122.买卖股票的最佳时机II

思路：

用profit记录每一轮的利益，tempPrice记录手中的价格（假装买入第一天），result记录获得的收益

如果当前价格-手中持有价格小于上一轮profit（新一轮贡献为负数），则按上一轮价格卖出，result+=profit, 买入新的股票，profit=0；如果大于等于上一轮profit则继续持有，现在的profit = profit[i]-tempPrice;

最后如果profit不等于0，说明最后一天还在持有，要在最后进行卖出，result+=profit；

返回result;

看视频后：

这题的贪心贪在把收益分割成每天的收益，只收获收益为正的收益。

Day[0-3]=Day[3]-Day[2]+Day[2]-Day[1]+Day[1]-Day[0]

int result=0;

for(int i=1;i<prices.size();i++)

result+=max(0,prices[i]-prices[i-1]);

return result;

55. 跳跃游戏

思路：

nums.size()==1可直接返回；

用temp决定跳跃幅度，每次都跳最大，如果能跳到终点就可以返回true，否则false。但过不了部分案例。

看视频后：

cover决定覆盖范围,cover的更新应当为cover=max(temp,i+nums[i]) ,如果覆盖范围大于等于最后一个下标，返回true. 如果遍历到最后都没有覆盖到最后一个下标，返回false.

不用max则可能缩小了覆盖范围，如新的节点的覆盖范围变小的时候。

思路：

思路错误。

看视频后：

关键在于以最小的步数增加最大的覆盖范围，直到覆盖范围覆盖了终点。

本题需要统计两个覆盖范围，当前一步的覆盖范围和下一步的覆盖范围。移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时，步数就要加一，来增加覆盖距离。最后的步数就是最少步数。

这里还是有个特殊情况需要考虑，当移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时

如果当前覆盖最远距离下标不是是集合终点，步数就加一，还需要继续走。

如果当前覆盖最远距离下标就是是集合终点，步数不用加一，因为不能再往后走了。

每一轮 nextDistance = max(nums[i]+i,nextDistance)

如果 i 已经碰到这一轮的终点（curDistance）了, count++，把下一轮距离赋给这一轮距离，如果下一轮距离已经抵达终点，则直接break; 最终return count；