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problems/动态规划-股票问题总结篇.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 【贪心解法】
 
 取最左最小值，取最右最大值，那么得到的差值就是最大利润，代码如下：
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(vector<int>& prices) {
@@ -56,7 +56,7 @@ public:
 
 代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 // 版本一
 class Solution {
 public:
@@ -79,7 +79,7 @@ public:
 
 使用滚动数组，代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 // 版本二
 class Solution {
 public:
@@ -110,7 +110,7 @@ public:
 
 收集每天的正利润便可，代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(vector<int>& prices) {
@@ -146,7 +146,7 @@ dp数组定义：
 
 代码如下：（注意代码中的注释，标记了和121.买卖股票的最佳时机唯一不同的地方）
 
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(vector<int>& prices) {
@@ -204,7 +204,7 @@ dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
 
 代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 // 版本一
 class Solution {
 public:
@@ -230,7 +230,7 @@ public:
 
 当然，大家可以看到力扣官方题解里的一种优化空间写法，我这里给出对应的C++版本：
 
-```C++
+```CPP
 // 版本二
 class Solution {
 public:
@@ -291,7 +291,7 @@ dp[i][2] = max(dp[i - 1][i] + prices[i], dp[i][2])
 
 同理可以类比剩下的状态，代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 for (int j = 0; j < 2 * k - 1; j += 2) {
     dp[i][j + 1] = max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] - prices[i]);
     dp[i][j + 2] = max(dp[i - 1][j + 2], dp[i - 1][j + 1] + prices[i]);
@@ -300,7 +300,7 @@ for (int j = 0; j < 2 * k - 1; j += 2) {
 
 整体代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
@@ -375,7 +375,7 @@ p[i][3] = dp[i - 1][2];
 
 综上分析，递推代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][3]- prices[i], dp[i - 1][1]) - prices[i];
 dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]);
 dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];
@@ -384,7 +384,7 @@ dp[i][3] = dp[i - 1][2];
 
 整体代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(vector<int>& prices) {
@@ -439,7 +439,7 @@ dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
 
 以上分析完毕，代码如下：
 
-```C++
+```CPP
 class Solution {
 public:
     int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {