給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。

設計一個演算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以儘可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。

注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。

示例 1:

輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
     隨後，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。
示例 2:

輸入: [1,2,3,4,5]
輸出: 4
解釋: 在第 1 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天 （股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接連購買股票，之後再將它們賣出。
     因為這樣屬於同時參與了多筆交易，你必須在再次購買前出售掉之前的股票。
示例 3:

輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0。
 

買賣股票問題就是典型的動態規劃問題。把大問題分解成小問題，小問題的最優解求出來，合併就是大問題的最優解。

這道題的小問題就是比較相鄰兩天的股票的高低，後面的一天比前面的一天股票高，我們就買出，這樣就能賺到錢，把所有的問題都歸結於二天股票高低，這樣問題就很容易理解，我們可以舉個例子

輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出,  
這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
隨後，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出,
這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。
 

關於這道題，要想解答出來我們首先需要搞清楚規則。

買股票想要獲取最大利潤，那麼我們首先需要先檢查陣列中第一個數字，也就是說第一天的價格是7，第二天價格是1，很明顯我們不會在最貴的時候買股票。
所以我們最開始在第二天買，也就是價格等於1的時候買，第三天價格變成了5，說明有錢賺了，那麼就馬上賣掉。這時候利潤就是=5-1=4
然後我們在第四天價格等於3的時候買股票，第五天價格等於6，有錢賺，那麼就馬上賣掉即可。這時候利潤就是=6-3=3
總利潤就是4+3=7

由此我們可以得出結論，當明天的價格比今天的價格貴的時候我們今天買，明天賣，這樣能夠獲取最大利潤。搞清楚這個，相信你對上面的演算法就一目瞭然了

最簡單的公式就是 0-1+5-3+6=7 當後者比前面大，我們就加，反之我們就減，最後沒有-4的原因是，減去以後就不是最大利潤。最前面的0我們可以理解問我們沒有錢，然後欠錢買第二天的股票。

 let max = 0;
    for (let i = 0; i < prices.length; i++) {
        if (prices[i] < prices[i + 1]) {
            max += (prices[i + 1] - prices[i])
        }
    }
    return max

我看啦很多網上的文章，思路都是我這樣，我在寫這篇部落格的時候，就陷入誤區，就是買股票的錢是從哪裡來的？難道不是從利潤中減去的嗎？

比如上面的那個例子:7 1 5 3 6 4

我們在第二天花一元買了彩票，在第三天五塊丟擲，這時候你手裡有五元，利潤是5-1=4。但是你還需要買這天的股票(這時候需要比較這天(丟擲的這天)和它後面的那天的大小，如果他小，就買，大的話就別買)。你發現今天是五元明天確實三元，所以你就明天買，今天不買。因為你手裡有5元，買下3元以後，你還有2元，然後在6元的那天丟擲，這時候你手裡的前一共是6+2=8元！因為你最開始買彩票花了1元，減去1–>8-1=7元

上面的那個問題是我在寫部落格的時候發現的，頓時就陷入誤區，同時又是在寫的過程中發現如何解決的。