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题目描述：
给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
- 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
注意： 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: prices = [1,2,3,0,2] 输出: 3 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
示例 2:
输入: prices = [1] 输出: 0
提示：
1 <= prices.length <= 50000 <= prices[i] <= 1000
题目解析
题目中加了个冷冻期，我们在分析多态的时候不要纠结于它，而是转换思路，要么持有股票，要么不持有股票。那么不持有股票又可以分为：1、前一天就不持有股票；2、前一天持有股票但今天把它卖了
所以共设定三种状态，我们将这三种状态分别定义为 dp[i][0]、dp[i][1] 、dp[i][2]。
dp[i][0]：在第 i 天持有股票状态下的最大收益；
dp[i][1]：在第 i 天未持有股票状态（i-1 天也未持有）下的最大收益；
dp[i][2]：在第 i 天未持有股票状态（i - 1 天持有，第 i 天卖掉）下的最大收益，也就是卖出状态。
这三种状态之间有什么关系呢？因为状态关系比较多，所以我们画图解决。
如上图
我们先分析如果今天是持有状态也就是 dp[i][0]，有几种可能。假设今天是第 i 天，那么第 i - 1 天可能是持有状态，股票不卖就一直是持有状态。第二种就是第 i - 1 天是未持有状态，那么第 i 天买入股票，就变为了持有状态。持有状态有这两种可能，我们需要取其中最大的收益状态，所以 dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0],dp[i - 1][1])。
再分析未持有状态，也就是 dp[i][1], 第 i 天是未持有，那么第 i - 1 天可以是本身就未持有，也可以是第 i - 1 天卖掉股票，所以第 i 天未持有。我们要取最大收益，所以 dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1],dp[i - 1][2])。
最后分析卖出状态，第 i 天是卖出状态，那么第 i - 1 天必须持有股票才能有得卖，所以 dp[i][2] = dp[i - 1][0]。
下面就是初始化 dp 表了，我们定义的三种状态。
dp[0][0]: 因为它是持有状态，所以第一天必须买入，那么此时的收益是倒贴股票钱，所以 dp[0][0] = -prices[0]。
dp[0][1]: 未持有状态，也就是第一天不买也不卖，收益为 0，所以 dp[0][1] = 0。
dp[0][2]: 卖出状态，第一天处于卖出状态的话，必须先买，买了又在同一天卖出，所以收益为 0，dp[0][2] = 0。
代码
class Solution {
public static int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length;
int[][] dp = new int[len][3];
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
dp[0][2] = 0;
for (int i = 1; i < len; 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][2]);
dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];
}
return Math.max(dp[len - 1][1], dp[len - 1][2]);
}
}
