使用動態規劃的解法，空間復雜度O(2*2)如果交易k次則為O(2*k)，時間復雜度O(2n)，交易k次為O(n*k)，

因此本題實際上可以退化為買賣一次的情況：去掉buy2和sell2，即leetcode121;? ?以及進化為買賣k次的情況，即狀態變量增加為k個buy和sell,即leetcode188

初始化buy[k]=-∞，sell[k]=0;具體原理如下：

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class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices) {//當只能持有1股時題目可以認為是一個二維的圖計算遞推，定義buy1,sell1,buy2,sell2,表示第i天（i為下標）第1或2次買入賣出//定義狀態轉移，見程序//為了能夠遞推需要狀態初值，考慮第0天buy1肯定為買入第0天，需要讓-price在任何情況下都大于buy1，因此buy1初值為-∞//sell1的狀態至少是當天買入并賣出，因此最小為0，又因為只要大于0就應該選擇大于0的方案，綜合兩種情況應該賦值為0，同理buy2和sell2int len=prices.size();if(len<=1) return 0;int sell1=0,sell2=0,buy1=INT_MIN,buy2=INT_MIN;int res=0;for(int price:prices){buy1=max(buy1,-price);sell1=max(sell1,buy1+price);buy2=max(buy2,sell1-price);sell2=max(sell2,buy2+price);}return sell2;} };

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總結

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