122.买卖股票的最佳时机II
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。假如第 0 天买入，第 3 天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]。
相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。
一旦想到这里了，很自然就会想到贪心了，即：只收集每天的正利润，最后稳稳的就是最大利润了。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int result=0;
for(int i=1;i<prices.length;i++){
if(prices[i]-prices[i-1]>0){
result+=(prices[i]-prices[i-1]);
}
}
return result;
}
}
时间复杂度：
O
(
n
)
O(n)
O(n)
空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)
55. 跳跃游戏
本题的思路是不断更新覆盖范围，而不去纠结具体跳了几步。
局部最优：每次取最大的覆盖范围
全局最优：最终能覆盖的最大范围
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
int cover=0;
if(nums.length==1) return true;
for(int i=0;i<=cover;i++){
cover=Math.max(i+nums[i],cover);
if(cover>=nums.length-1) return true;//一旦到达终点了，直接return true；
}
return false;
}
}
时间复杂度：
O
(
n
)
O(n)
O(n)
空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)
45.跳跃游戏II
本题的思路在于，每走一步都取能达到的最远位置。这就需要记录当前步的最远位置和下一步的最远位置，每当达到当前步的最远位置，直接走一步，并且把当前步的最远位置更新成下一步的最远位置，继续寻找下一步的最远位置，知道当前步的最远位置大于等于终点位置。
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
if(nums.length==1) return 0;
int nextMax=0;//记录下一步的最远位置
int cur=0;//记录当前步的最远位置
int step=0;//记录最终的结果
for(int i=0;i<nums.length;i++){
nextMax=Math.max(nextMax,i+nums[i]);
if(i==cur){
cur=nextMax;
step++;//向前走一步
if(cur>=nums.length-1) break;//如果走的这一步可以到达终点，直接break；
}
}
return step;
}
}
时间复杂度：
O
(
n
)
O(n)
O(n)
空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)
