func maxProfit(prices []int) int { // 先定义DP数组 dp := make([][]int, len(prices)) // 一维数组定义数量是输入数组的个数，二维的是5 for i := 0; i < len(prices); i++ { dp[i] = make([]int, 5) } dp[0][0] = 0 // 初始化DP数组 dp[0][1] = -prices[0] dp[0][2] = 0 dp[0][3] = -prices[0] dp[0][4] = 0 for i := 1; i < len(prices); i++ { dp[i][0] = dp[i-1][0] dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] - prices[i]) dp[i][2] = max(dp[i-1][2], dp[i-1][1] + prices[i]) dp[i][3] = max(dp[i-1][3], dp[i-1][2] - prices[i]) dp[i][4] = max(dp[i-1][4], dp[i-1][3] + prices[i]) } return dp[len(prices)-1][4] } func max(a, b int) int { if a > b { return a } return b }

这是一个动态规划的问题，用来计算股票的最大收益。在输入数组中，每个元素表示当天股票的价格。这个函数的目标是找到最佳的买入和卖出时机，以最大化收益。这个函数的时间复杂度是O(n)，其中n是输入数组的长度。