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贪心算法
贪婪算法的 Wikipedia 定义：是一种在每一步选中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
- 优点：对于一些问题，非常直观有效。
- 缺点：并不是所有问题都能用它去解决；得到的结果并一定不是正确的，因为这种算法容易过早地做出决定，从而没有办法达到最优解。
题目描述
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 表示股票第 i 天的价格。
在每一天，你可能会决定购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以购买它，然后在 同一天 出售。计算出你能获得的 最大 利润 。
思路分析
其实遇到题，单对题目的理解有时候可能就会理解错误。那么先来分析一下：
- 需要计算能获取到最大利润，那么就是尽量是在最低的时候买入，最高的时候卖出。题目没有限制可以买入卖出多少次，可以买入又卖出多次赚到利润即这过程的和
- 最多时候只能持有一股股票，那么意味着你买入后只能卖出，才能再买入第二次
- 如果数组prices[],是个降序的，那最好选择不买，最大利润就是0，不然都会是亏的。如
prices = [9,7,6,5,3,2,1].
使用贪心算法解析下： 只需要求出数组中每个数之前差值，前一个数减去后一个数的到差值大于0即是获得利润，小于0就是亏本，然后只需要将大于0的值相加就是最大的利润。
- 没要求一天内可买卖多少钱，也允许今天卖出，再买入这样的操作，所以数组内两两相减。这也是贪心算法中将整个过程都拆分到2个值之间形成一个新数组。
- 差值小于则完全无需操作，因为肯定是亏本，所以如果前一个数小于后一个数那就不操作。
代码实现
/**
* @param {number[]} prices
* @return {number}
*/
var maxProfit = function(prices) {
if(prices.length === 0) return 0;
var max = 0;
for(var i=0;i<prices.length;i++){
if(prices[i]<prices[i+1]){
max = max+ prices[i+1]-prices[i];
}
}
return max;
};
总结
贪心算法，找最优解时常用的方法，一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好/最优的选择（局部最有利的选择），并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解。
