給定一個陣列，它的第 i 個元素是一支給定的股票在第 i 天的價格，
設計一個演算法來計算你所能獲取的最大利潤，你最多可以完成 兩筆 交易，
注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票），
示例 1:
輸入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
輸出：6
解釋：在第 4 天（股票價格 = 0）的時候買入，在第 6 天（股票價格 = 3）的時候賣出，這筆交易所能獲得利潤 = 3-0 = 3 ，
隨后，在第 7 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 8 天 （股票價格 = 4）的時候賣出，這筆交易所能獲得利潤 = 4-1 = 3 ，
示例 2：
輸入：prices = [1,2,3,4,5]
輸出：4
解釋：在第 1 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天 （股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 ，
注意你不能在第 1 天和第 2 天接連購買股票，之后再將它們賣出，
因為這樣屬于同時參與了多筆交易，你必須在再次購買前出售掉之前的股票，
示例 3：
輸入：prices = [7,6,4,3,1]
輸出：0
解釋：在這個情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0，
示例 4：
輸入：prices = [1]
輸出：0
提示：
1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 105
解題思路：
這是一種簡化了的動態規劃思想，總的來說就是分成四種狀態，分別是在該天第一次買入股票可獲得的最大收益，在該天第一次賣出股票可獲得的最大收益，在該天第二次買入股票可獲得的最大收益，在該天第二次賣出股票可獲得的最大收益，然后不斷更新這四種狀態即可，代碼如下：
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int buy1 = INT_MIN;
int sell1 = 0;
int buy2 = INT_MIN;
int sell2 = 0;
// buy1: 在該天第一次買入股票可獲得的最大收益
// sell1: 在該天第一次賣出股票可獲得的最大收益
// buy2: 在該天第二次買入股票可獲得的最大收益
// sell2: 在該天第二次賣出股票可獲得的最大收益
// 分別對四個變數進行相應的更新, 最后sell2就是最大
// 收益值(sell2 >= sell1)
for(int p : prices) {
buy1 = max(buy1, -p);
sell1 = max(sell1, buy1 + p);
buy2 = max(buy2, sell1 - p);
sell2 = max(sell2, buy2 + p);
}
return sell2;
}
};
/*作者：heroding
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