1. 交易股票的最佳时机
（以下均疏忽暴力求解）
一次遍历
策略：
既然只有一次交易，那么能够通过遍从来寻找最大的差值
过程：
graph TD应用数组一一存储元素-->寻找前面元素的最低值-->更新并存储其差值工夫复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
public class Solution { public int maxProfit(int prices[]) { int minprice = Integer.MAX_VALUE; int maxprofit = 0; for (int i = 0; i < prices.length; i++) { if (prices[i] < minprice) { minprice = prices[i]; } else if (prices[i] - minprice > maxprofit) { maxprofit = prices[i] - minprice; } } return maxprofit; }}2. 交易股票的最佳时机 II
贪婪算法
策略：
- 隔日上涨：明天买入，今天卖出
- 多日上涨：持有股票到最高点再卖出
- 隔日 / 多日上涨：不交易
graph TD遍历数组-->若数值递增则直至上涨的前一天卖出-->若数值递加则不交易-->统计利润总值工夫复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int profit = 0; for (int i = 1; i < prices.length; i++) { int tmp = prices[i] - prices[i - 1]; if (tmp > 0) profit += tmp; } return profit; }}3. 交易股票的最佳时机 III
工夫复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
var maxProfit = function(prices) { const n = prices.length; let buy1 = -prices[0], buy2 = -prices[0]; let sell1 = 0, sell2 = 0; for (let i = 1; i < n; i++) { buy1 = Math.max(buy1, -prices[i]); sell1 = Math.max(sell1, buy1 + prices[i]); buy2 = Math.max(buy2, sell1 - prices[i]); sell2 = Math.max(sell2, buy2 + prices[i]); } return sell2;};