今天是贪心第二天的了！

122.买卖股票的最佳时机II

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 。

思路：
本题中理解利润拆分是关键点！ 不要整块的去看，而是把整体利润拆为每天的利润。
局部最优：收集每天的正利润，全局最优：求得最大利润。
局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试一试贪心！

贪心：

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:nums = []for i in range(1,len(prices)):num = prices[i] - prices[i-1]if num > 0:nums.append(num)return sum(nums)

动态规划：

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55. 跳跃游戏

给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个下标。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标。

贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。

这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。

class Solution:def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:cover = 0# 边界情况if len(nums) == 1: return Truefor i in range(len(nums)):if  i <= cover:cover = max(cover, nums[i] + i)if cover >= len(nums) - 1: return Truereturn False

class Solution:def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:cover = 0# 边界情况if len(nums) == 1: return Truei = 0while i <= cover:cover = max(cover, nums[i] + i)i += 1if cover >= len(nums) - 1: return Truereturn False

45.跳跃游戏II

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。
每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

• 0 <= j <= nums[i]
• i + j < n

返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。

class Solution:def jump(self, nums: List[int]) -> int:if len(nums) == 1:return 0curDistance, nextDistance = 0, 0step = 0for i in range(len(nums)-1):nextDistance = max(nextDistance, nums[i]+i)if i == curDistance:curDistance = nextDistancestep += 1return step

前两道题还算比较好理解，跳跃2有点绕啊！