122. Best Time to Buy and Sell Stock II

事件驱动
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给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。

注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
     随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。
     因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

分析:
1.在每次单调递增区间完成一次买卖(低买高卖)
Profiti=Peaki-Valleyi; Profit=Profiti+Profitj+...
122. Best Time to Buy and Sell Stock II
2.若为连续单增,只取最局部最大而不需要累积计算(D=A+B+C)
122. Best Time to Buy and Sell Stock II
即dp[i] = dp[i-1] if prices[i]<=prices[i-1] else dp[i-1]+(prices[i]-prices[i-1])

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        # dp[i] = dp[i-1] if prices[i]<=prices[i-1] else dp[i-1]+(prices[i]-prices[i-1])
        res = 0
        for i in range(1,len(prices)):
            if prices[i]>prices[i-1]:
                res += (prices[i]-prices[i-1])
        return res
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