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problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md

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 # 122.买卖股票的最佳时机 II
 
 [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/)
@@ -15,32 +14,39 @@
 
 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 。
+
+- 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。
+
+- 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。
+
+- 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
+
+- 1 <= prices.length <= 3 \* 10 ^ 4
+- 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
+
+# 视频讲解
+
+**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法也能解决股票问题！LeetCode：122.买卖股票最佳时机 II](https://www.bilibili.com/video/BV1ev4y1C7na)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
 
 ## 思路
 
 本题首先要清楚两点：
 
-* 只有一只股票！
-* 当前只有买股票或者卖股票的操作
+- 只有一只股票！
+- 当前只有买股票或者卖股票的操作
 
 想获得利润至少要两天为一个交易单元。
 
@@ -62,7 +68,6 @@
 
 如图：
 
-
 ![122.买卖股票的最佳时机II](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/2020112917480858-20230310134659477.png)
 
 一些同学陷入：第一天怎么就没有利润呢，第一天到底算不算的困惑中。
@@ -92,8 +97,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：O(n)
-* 空间复杂度：O(1)
+- 时间复杂度：O(n)
+- 空间复杂度：O(1)
 
 ### 动态规划
 
@@ -119,8 +124,8 @@ public:
 };
 ```
 
-* 时间复杂度：$O(n)$
-* 空间复杂度：$O(n)$
+- 时间复杂度：$O(n)$
+- 空间复杂度：$O(n)$
 
 ## 总结
 
@@ -137,6 +142,7 @@ public:
 ### Java:
 
 贪心:
+
 ```java
 // 贪心思路
 class Solution {
@@ -151,6 +157,7 @@ class Solution {
 ```
 
 动态规划:
+
 ```java
 class Solution { // 动态规划
     public int maxProfit(int[] prices) {
@@ -173,7 +180,9 @@ class Solution { // 动态规划
 ```
 
 ### Python:
+
 贪心:
+
 ```python
 class Solution:
     def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
@@ -184,6 +193,7 @@ class Solution:
 ```
 
 动态规划:
+
 ```python
 class Solution:
     def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
@@ -200,6 +210,7 @@ class Solution:
 ### Go:
 
 贪心算法
+
 ```go
 func maxProfit(prices []int) int {
     var sum int
@@ -212,7 +223,9 @@ func maxProfit(prices []int) int {
     return sum
 }
 ```
+
 动态规划
+
 ```go
 func maxProfit(prices []int) int {
     dp := make([][]int, len(prices))
@@ -239,6 +252,7 @@ func max(a, b int) int {
 ### Javascript:
 
 贪心
+
 ```Javascript
 var maxProfit = function(prices) {
     let result = 0
@@ -250,6 +264,7 @@ var maxProfit = function(prices) {
 ```
 
 动态规划
+
 ```javascript
 const maxProfit = (prices) => {
   let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
@@ -282,12 +297,13 @@ function maxProfit(prices: number[]): number {
     resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
   }
   return resProfit;
-};
+}
 ```
 
 ### Rust
 
 贪心：
+
 ```Rust
 impl Solution {
     fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
@@ -304,6 +320,7 @@ impl Solution {
 ```
 
 动态规划：
+
 ```Rust
 impl Solution {
     fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
@@ -323,7 +340,9 @@ impl Solution {
 ```
 
 ### C:
+
 贪心：
+
 ```c
 int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
     int result = 0;
@@ -339,6 +358,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
 ```
 
 动态规划：
+
 ```c
 #define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
 
@@ -363,6 +383,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
 ### Scala
 
 贪心:
+
 ```scala
 object Solution {
   def maxProfit(prices: Array[Int]): Int = {