from typing import List
# 用动态规划的写法来写题。
# 每一天都是有五种状况产生，
#1	，今日买入，2，今日卖出	，3今天冷藏期，4，今日不买入也不卖出（沒有持有股票）5	，今日不买入也不卖出（持有股票）
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        # 当日数低于二时，没法开展进行交易，因而立即回到零
        if len(prices) <= 1:return 0
        # 界定目录表明状态方程
        dp = [[0,0,0,0,0] for _ in range(len(prices)) ]
        # 界定初值的情况
        # 今日买入的盈利为负数
        dp[0][0] = -prices[0]
        # 第一天不太可能卖出
        dp[0][1] = float("-inf")
        # 第一天不太可能处在冷藏期
        dp[0][2] = float("-inf")
        # 不开展买卖盈利为零
        dp[0][3] = 0
        # 第一天不太可能持有股票	，另外不买卖
        dp[0][4] = float("-inf")
        # 开展解析xml
        for index in range(1,len(prices)):
            # 今日买入，昨日可能是冷藏期，或是沒有买卖
            dp[index][0] = max(dp[index - 1][3],dp[index - 1][2]) - prices[index]
            # 今日卖出	，可能是昨日买入的，也可能是昨日早已持有但沒有买卖
            dp[index][1] = max(dp[index - 1][0],dp[index - 1][4])   prices[index]
            # 今日为冷藏期意味着昨日卖出
            dp[index][2] = dp[index - 1][1]
            #今日不买卖，昨日可能是冷藏期，或是昨日也不买卖
            dp[index][3] = max(dp[index -1][3],dp[index - 1][2])
            # 今日不买卖（但持有股票）	，可能是昨日就沒有买卖另外持有股票，也可能是昨日刚买的股票	。
            dp[index][4] = max(dp[index - 1][4],dp[index - 1][0])
        return max(dp[-1])

A = Solution()
print(A.maxProfit([1,2,3,0,2]))
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