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）。
示例 1:
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 。 示例 2:
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。 示例 3:
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。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
思路：本题和剑指 Offer 63. 股票的最大利润有些区别，区别在于买入卖出的次数是无限制的，所以我们可以发现，只要明天的价格比今天高，那么我明天就卖出，这样得到的利润和就是最大的。（贪心算法）
class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int n = prices.size(); if(n == 0) return 0; int res = 0; for(int i = 0;i < n - 1;++i) { if(prices[i+1] > prices[i]) res += prices[i+1]-prices[i]; } return res; } };思路2：动态规划。
class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int n = prices.size(); if(n == 0) return 0; //定义状态f[i][j]表示为第i天我们手上所拥有的现金数 初始为0（借钱买股票 空手套白狼） //如果买入 现金数等于当前 现金数 - prices[i] //如果卖出 现金数等于当前 现金数 + prices[i] //f[i][0]表示第i天不持有股票, f[i][1]表示第i天持有股票 vector<vector<int>>f(n,vector<int>(2,0)); f[0][0] = 0;//注意这里的i从0开始 与数组下标对应 f[0][1] = - prices[0]; for(int i = 1;i < n;++i) { //如果第i天没有股票 那么有可能是前一天也没有 或者是前面某一天买入了 今天卖出了 f[i][0] = max(f[i - 1][0],f[i - 1][1] + prices[i]); //如果第i天有股票 那么有可能是前一天有 或者是前面某一天卖出了 今天买入 f[i][1] = max(f[i - 1][1],f[i - 1][0] - prices[i]); } return f[n - 1][0]; } };