一：题目

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二:上码

class Solution {
public:/**思路:1.动态规划五步走1>:确定dp数组以及下标的含义因为题目给出至多完成两笔交易  那么我们一天的状态就有5种0 无操作1 第一次买入2 第一次卖出3 第二次买入4 第二次卖出dp[i][j] 表示的是在第i天 [0,4] 其中某个状态下 已经所剩下的钱2>:确定dp数组递推公式dp[i][1] 表示的是第i天,买入股票的状态;那么这个状态我们可以是买入的状态；也可以是不买入沿用上一天的状态;- 买入股票的话 那么就证明我们以后还得卖出  所以就是用我们剩下的钱减去它:dp[i][1] = dp[i-1][0] - prices[i];//因为我们不能连续操作所以我们上一天状态的是无操作- 不买入股票的话 那么我们就可以知道的是 我们就是昨天的状态  dp[i][1] = dp[i-1][1];- 那么我们dp[i][1]到底该如何取值呢?当然是取最大值dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i],dp[i-1][1]);dp[i][2] 表示的是第i天 卖出股票的状态  我们可以选择卖出 当然也可以选着没有操作   - 卖出股票了 那就证明我们挣钱了 就是在今天  我们可以经prices[i]收入囊中dp[i][2] = dp[i-1][1] + prices[i];//这里的dp[i-1][1] 这里的j=1 是因为 我们可能前一天买入了//当然也有可能 前一天也沿用更前一天的状态;  但是j != 2//因为连续两天不能都是卖出的状态- 没卖出  有可能 后几天比今天的价格更高  dp[i][2] = dp[i-1][2]；//每卖出的话  我们的状态就可以和前面的状态一样 因为我们并不是连续操作的dp[i][2] = max(dp[i-1][1]+prices[i],dp[i-1][2]);同理我们可以得出:dp[i][3] = max(dp[i-1][2] - prices[i],dp[i-1][3]);dp[i][4] =  max(dp[i-1][3] - prices[i],dp[i-1][4]);3>:确定dp数组的初始化初始化也就是在第0天的操作dp[0][0] = 0;dp[0][1] = -prices[i];//因为目前手里还没钱 所以我们卖出的话肯定是负数dp[0][2] = 0; //首先卖出的话我们肯定是赚钱的   因为我们还获取不到前一天的状态  所以 dp[0][2] = 0dp[0][3] = -prices[i];dp[0][4] = 0;4>:确定dp数组的遍历顺序dp[i]依赖于昨天的状态  所以是正序5>:举例验证**/int maxProfit(vector<int>& prices) {vector<vector<int> > dp(prices.size(),vector<int>(5,0));  //dp(行,列)dp[0][1] = -prices[0];dp[0][3] = -prices[0];for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {//天数//       = max(买入,没操作)//       = max(卖出,没操作) dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i],dp[i-1][1]);dp[i][2] = max(dp[i-1][1] + prices[i],dp[i-1][2]);dp[i][3] = max(dp[i-1][2] - prices[i],dp[i-1][3]);dp[i][4] = max(dp[i-1][3] + prices[i],dp[i-1][4]);}return dp[prices.size()-1][4];}
};