今日任务：

1. LeetCode121 买卖股票的最佳时机
2. LeetCode122 买卖股票的最佳时机 Ⅱ

资料来源：

1. 代码随想录 | LeetCode121 买卖股票的最佳时机
2. 代码随想录 | LeetCode122 买卖股票的最佳时机 Ⅱ

1 LeetCode121 买卖股票的最佳时机

输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

输入：prices = [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。

买卖股票是很经典的dp题目，思路看注释吧。

go
func maxProfit(prices []int) int {
	dpArray := make([][]int, len(prices))
	for i := range dpArray {
		dpArray[i] = make([]int, 2)
	}
	// dp数组是一个二维数组 对于随机的一天i dpArray[i]存储的是当天是否持有股票所对应的现金
	// dpArray[i][0]对应第i天持有股票所对应的现金 dpArray[i][1]对应第i天不持有股票 即第i天卖出所对应的现金
	
	// 如果第i天持有股票 那么它要么是前一天就持有了股票 要么是在第i天买入股票 两个取最大值
	// 如果第i天不持有股票 那么它要么是前一天就已经不再持有股票 要么是第i天将手上的股票卖出 两个取最大值
	
	// 另外还有初始化 参照dp数组定义 第一天对应的状态只能是买入和没买 买入就扣钱 没买就是负数
	dpArray[0][0] = -prices[0]
	for i := 1; i < len(prices); i++ {
		dpArray[i][0] = max(dpArray[i - 1][0], -prices[i])
		dpArray[i][1] = max(dpArray[i - 1][1], dpArray[i - 1][0] + prices[i])
	}
	return dpArray[len(prices) - 1][1] // 最后一定是不持有股票的钱最多
}

2 LeetCode122 买卖股票的最佳时机 Ⅱ

输入：prices = [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 。
     总利润为 4 + 3 = 7 。

输入：prices = [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 。
     总利润为 4 。

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。

思路也在注释里了。

go
func maxProfit(prices []int) int {
	dpArray := make([][]int, len(prices))
	for i := range dpArray {
		dpArray[i] = make([]int, 2)
	}
        
        // 这一题相比于上一题 它的特点是它不限制买的次数 所以在推导dpArray[i][0]时 买入可以从前一天的没持有股票的状态直接买入当天股票 而不是只能从初始状态开始买
	
	dpArray[0][0] = -prices[0]
	for i := 1; i < len(prices); i++ {
		dpArray[i][0] = max(dpArray[i - 1][0], dpArray[i - 1][1] - prices[i])
		dpArray[i][1] = max(dpArray[i - 1][1], dpArray[i - 1][0] + prices[i])
	}
	return dpArray[len(prices) - 1][1]
}