给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

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: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 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: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

 

提示：

1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
0 <= prices[i] <= 10 ^ 4

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

其实所谓的多次买进卖出最大利润可以理解为上涨的差值就是赚的钱
举例：[1,2,3,4,5] 则可以理解为 1买2卖 2买3卖 3买4卖 4买5卖
举例：[5,4,3,2,1] 因为是整体下降趋势，所以没有利润
所以说引入的代码层面就是：只要明天的价格比今天高，那我的最大利润就加上明天减今天的差价；反之则不进行交易。
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

/**
 * @param {number[]} prices
 * @return {number}
 */
var maxProfit = function (prices) {
    var profit = 0;
    for (let i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
        if (prices[i] < prices[i + 1]) {
            profit += prices[i + 1] - prices[i]
        }
    }
    return profit;
};