题目链接：123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣（LeetCode）
代码如下
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {//dp[i][0]不操作//dp[i][1]第一次持有股票的最大现金//dp[i][2]第一次不持有股票的最大现金//dp[i][3]第二次持有股票的最大现金//dp[i][4]第二次不持有股票的最大现金if(prices.size() == 0) return 0;vector<vector<int> > dp(prices.size() + 1, vector<int>(5, 0));dp[0][0] = 0;dp[0][1] -= prices[0];dp[0][2] = 0;dp[0][3] -= prices[0];dp[0][4] = 0;for(int i = 1; i < prices.size(); 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[prices.size() - 1][4];}
};这个题目其实我们要把他分成二次的嘛，每一次再细分成持有股票和不持有股票，然后就开始取初始化这个数字，用二位数组来定义这个状态。
递推公式：
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
这个就是不持有，那我i - 1天都不持有呗
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
这个就是要去取一个最大值了，那我要是当前持有的话，就要分两种情况，第一种是我之前就已经持有了，dp[i - 1][1]， 第二个情况就是我之前就不持有，但我买了，所以就要不持有减去我买了股票的现金数，也就是 d p[i - 1][0] - prices[i]
dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
这个也是分两种情况，那我不持有，分两种情况，不持有的话那我之前就可能不持有，所以是dp[i - 1][2], 另一种情况是之前持有，所以我就要卖出去这个股票了，那我就要加上我当时卖出股票的钱。
dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
这个和上面以此类推
dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
以此类推
初始化：
dp[0][0] = 0;
我当前不持有，那我现金肯定是0
dp[0][1] -= prices[0];
这个是我当前持有的，所以要买这个股票，要减去价钱
dp[0][2] = 0;
这个是我当前不持有股票的，也就是我卖出去了，这个时候就要加上prices[i]了，但是你想想，既然要卖，那我肯定是不能赔，那么我的利润一定是大于等于0，所以初始化为0
dp[0][3] -= prices[0];
以此类推
dp[0][4] = 0;
以此类推
遍历顺序：从1开始，因为初始化0了
返回值：为什么是返回dp[price.size() - 1][4]呢，因为你想想，你之前的第一次不持有，也就是第一次赚的利润，拿到第二次用了，也就是一个连贯了，所哟dp[price.size()][4]内部就是两次利润的总和了。
