該題目：
https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/
給定一個整數數組 prices，其中第 i 個元素代表了第 i 天的股票價格 ；非負整數 fee 代表了交易股票的手續費用。
你可以無限次地完成交易，但是你每筆交易都需要付手續費。如果你已經購買了一個股票，在賣出它之前你就不能再繼續購買股票了。
傳回獲得利潤的最大值。
注意：這裡的一筆交易指買入持有并賣出股票的整個過程，每筆交易你隻需要為支付一次手續費。
示例 1:
輸入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
輸出: 8
解釋: 能夠達到的最大利潤:
在此處買入 prices[0] = 1
在此處賣出 prices[3] = 8
在此處買入 prices[4] = 4
在此處賣出 prices[5] = 9
總利潤: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8. 複制
注意:
0 < prices.length <= 50000.
0 < prices[i] < 50000.
0 <= fee < 50000. 複制
思路：
關于股票問題，一般是使用動态規劃解決，股票那天有兩種狀态，賣或者不賣，
* dp[i][0] 表示第 i天不持有可獲得的最大利潤；
* dp[i][1] 表示第 i 天持有可獲得的最大利潤（注意是第 i天持有，而不是第 i天買入）
假設沒有任何限制，定義狀态轉移方程：
不持有：
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i]) 複制
對于今天不持有，可以從兩個狀态轉移過來：
1. 昨天也不持有；2. 昨天持有，今天賣出。兩者取較大值。
持有：
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] - prices[i]) 複制
對于今天持有，可以從兩個狀态轉移過來：
1. 昨天也持有；2. 昨天不持有，今天買入。兩者取較大值。
此時變體會有一些條件限制，比如限制交易次數, 有交易費用等。大體思路是在上述思路上進行變化。
本題是賣出會有交易費用，相應的公示進行修改即可
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
if prices is None or len(prices) < 1:
return 0
length = len(prices)
# DP, 與之前一樣，沒有冷凍期，隻是需要加一個賣出時候的手續費, 無限k
# dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][0], dp[i-1][k][1] + prices[i] - fee)
# dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k][1], dp[i-1][k-1][0] - prices[i])
dp_i_0 = 0
dp_i_1 = float('-inf')
for i in range(length):
tmp = dp_i_0
dp_i_0 = max(dp_i_0, dp_i_1 + prices[i] - fee)
dp_i_1 = max(dp_i_1, tmp - prices[i])
return dp_i_0 複制
可以參考：
https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/solution/si-chong-shi-xian-tu-jie-714-mai-mai-gu-piao-de-zu/