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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）。


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。 

提示：
    1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
    0 <= prices[i] <= 10 ^ 4

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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from typing import List


class Solution:

    # 动态规划
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profits = [-prices[0], 0]
        for price in prices[1:]:
            # profits[0] 当天持有股票可获得的最大利润：
            # 或者在前一天持有的基础上继续持有, 或者在前一天不持有股票的基础上选择购入股票
            # profits[1]: 当天不持有股票可获得的最大利润：
            # 或者在前一天持有的基础上卖出股票, 或者在前一天不持有股票的基础上选择不操作
            profits = [max(profits[0], profits[1] - price), max(profits[1], profits[0] + price)]
        return max(profits)

    # 更简单的一次遍历
    def maxProfit_1(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        for idx in range(1, len(prices)):
            if prices[idx] > prices[idx-1]:
                profit += (prices[idx] - prices[idx-1])
        return profit


prices = [7, 1, 5, 3, 6, 4]
print(Solution().maxProfit(prices))