//给定一个整数数组 prices，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ；非负整数 fee 代表了交易股票的手续费用。 
//
// 你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。 
//
// 返回获得利润的最大值。 
//
// 注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。 
//
// 示例 1: 
//
// 输入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
//输出: 8
//解释: 能够达到的最大利润:  
//在此处买入 prices[0] = 1
//在此处卖出 prices[3] = 8
//在此处买入 prices[4] = 4
//在此处卖出 prices[5] = 9
//总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8. 
//
// 注意: 
//
// 
// 0 < prices.length <= 50000. 
// 0 < prices[i] < 50000. 
// 0 <= fee < 50000. 
// 
// Related Topics 贪心算法 数组 动态规划 
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    fun maxProfit(prices: IntArray, fee: Int): Int {

        //动态规划 时间复杂度 O(n)
        val dp = IntArray(2)
        dp[0] = 0;
        dp[1] = -prices[0]

        for(i in 2..prices.size){
            //没有持股 和前一天相比计算收益
            dp[0] = dp[0].coerceAtLeast(dp[1] + prices[i - 1] - fee)
            //持股和前一天相比计算收益
            dp[1] = dp[1].coerceAtLeast(dp[0] - prices[i - 1])
        }
        return dp[0]
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

//给定一个整数数组 prices，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ；非负整数 fee 代表了交易股票的手续费用。 
//
// 你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。 
//
// 返回获得利润的最大值。 
//
// 注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。 
//
// 示例 1: 
//
// 输入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
//输出: 8
//解释: 能够达到的最大利润:  
//在此处买入 prices[0] = 1
//在此处卖出 prices[3] = 8
//在此处买入 prices[4] = 4
//在此处卖出 prices[5] = 9
//总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8. 
//
// 注意: 
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// 
// 0 < prices.length <= 50000. 
// 0 < prices[i] < 50000. 
// 0 <= fee < 50000. 
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    fun maxProfit(prices: IntArray, fee: Int): Int {

        //动态规划 时间复杂度 O(n)
        val dp = IntArray(2)
        dp[0] = 0;
        dp[1] = -prices[0]

        for(i in 2..prices.size){
            //没有持股 和前一天相比计算收益
            dp[0] = dp[0].coerceAtLeast(dp[1] + prices[i - 1] - fee)
            //持股和前一天相比计算收益
            dp[1] = dp[1].coerceAtLeast(dp[0] - prices[i - 1])
        }
        return dp[0]
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
