309. 最佳买卖股票时机含冷冻期
给定一个整数数组，其中第 i 个元素代表了第 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）:
- 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）。
- 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
示例：
输入: [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]
分析：
今天这道动态规划题还是有些勉强。主要还是动态规划的结构没有找出来，找出动态规划的结构，状态转移、边界处理都还算轻松。
首先观察输入数组：[1, 2, 3, 0, 2]，下标i代表天数。我们所需要的dp数组首先必须有i个数组，表示每一天的状态，同时由于每一天的交易状态有三种：买入、卖出、冷冻期、不做任何操作，我们可以简化为三个状态：持有股票、不持有股票且不处于冷冻期、不持有股票且处于冷冻期。
代码（Golang）：
func maxProfit(prices []int) int {
if len(prices) == 0 {
return 0
}
n := len(prices)
/**
dp[i][0]：第i天持有股票
dp[i][1]：第i天不持有，下一天可以买
dp[i][2]：第i天不持有，下一天处于冷冻期
*/
dp := make([][3]int, n)
dp[0][0] = -prices[0]
for i := 1; i < len(prices); i++ {
dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]) // 可以是之前一直持有股票，或者是这一天刚刚买入
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) // 可以是之前一直不持有，不可以是今天刚卖
dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i] // 只能是今天刚卖
}
return max(dp[n - 1][1], dp[n - 1][2])
}