给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1：

输入：prices = [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。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。

动态规划：

dp[i][0],dp[i][1]分别代表第i天持有0股的利润和持有1股的利润

dp[i][0]，持有0股：

可能1：前一天也持有0股，那么今天无法卖出，无法获得利润，今天利润=昨天利润，

dp[i][0]=dp[i-1][0]

可能2：前一天持有1股，今日卖出获得利润，利润为今日价格（因为购买时的成本在购买当日计算，不计入今日），那么今日利润=昨日利润+今日价格

dp[i][0]=dp[i][1]+prices[i]

综上：dp[i][0]=max（dp[i-1][0]，dp[i][1]+prices[i]）

同理，dp[i][1]，持有1股：

可能1：前一天也持有1股，今日没有卖出，未获得利润，今日利润=昨日利润

dp[i][1]=dp[i-1][1]

可能2：前一天持有0股，今日买入1股，今日利润=昨日利润-今日价格

dp[i][1]=dp[i][0]-prices[i]

综上：dp[i][1]=max（dp[i-1][1]，dp[i][0]-prices[i]）

有常识可知，最后一天持有0股的利润一定高于持有1股

所以最终返回为最后一天的dp[n][0]

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = -prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
        }
        return dp[prices.length-1][0];
    }

}