题目描述
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
注意: 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）。
示例1
输入： [3,3,5,0,0,3,1,4] 输出： 6 解释： 在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
示例2
输入： [1,2,3,4,5] 输出： 4 解释： 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例3
输入： [7,6,4,3,1] 输出： 0 解释： 在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
题解
这是 【买卖股票的最佳时机】 系列题目的第三题。
本题中买卖次数变成了最多两次，那么我们可以照搬之前只能买卖一次的做法。首先如果我们假设第一只股票卖出去时价格是 ，那么它之前的最优买入价格（也就是最低的价格）计算方法和第一题相同，只需要用一个变量存储就行了。而第二次买卖我们只需要知道 右边进行一次买卖最多能赚到多少钱就行了。这可以通过从右向左倒过来预处理处理，方法和第一题完全相同。
记第 只股票左边（包含）买卖一次最大利润为 ，右边（包含）买卖一次最大利润为 ，那么最终的答案就是：
时间复杂度是 。
代码
python
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: n = len(prices) if n == 0: return 0 dp = [0] * n minn = prices[0] for i in range(1, n): dp[i] = max(dp[i-1], prices[i]-minn) minn = min(minn, prices[i]) maxx, maxp, res = prices[-1], 0, max(dp) for i in range(n-2, 0, -1): maxp = max(maxp, maxx-prices[i]) maxx = max(maxx, prices[i]) res = max(res, dp[i-1]+maxp) return res
