122. 买卖股票的最佳时机 II
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。
在真实的面试中遇到过这道题？
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
class Solution:
def maxProfit(self,prices):
if len(prices) <= 1:
return 0
total = 0
for i in range (1, len(prices)):
if prices[i] > prices[i-1]:
total += prices[i] - prices[i-1]
return total
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125. 验证回文串
给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。
说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。
示例 1:
输入: "A man, a plan, a canal: Panama"
输出: true
示例 2:
输入: "race a car"
输出: false
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/valid-palindrome
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class Solution:
def isPalindrome(self, s):
i, j = 0, (len(s)-1)
while i < j:
while i < j and not s[i].isalnum():
i += 1
while i < j and not s[j].isalnum():
j -= 1
if s[i].lower() != s[j].lower():
return False
i += 1
j -= 1
return True
162. 寻找峰值
峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。
给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，找到峰值元素并返回其索引。
数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。
你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞。
示例 1:
输入: nums = [1,2,3,1]
输出: 2
解释: 3 是峰值元素，你的函数应该返回其索引 2。
示例 2:
输入: nums = [1,2,1,3,5,6,4]
输出: 1 或 5
解释: 你的函数可以返回索引 1，其峰值元素为 2；
或者返回索引 5， 其峰值元素为 6。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-peak-element
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注：（为什么二分查找大的那一半一定会有峰值呢？（即nums[mid]<nums[mid+1]时，mid+1~N一定存在峰值） 我的理解是，首先已知 nums[mid+1]>nums[mid]，那么mid+2只有两种可能，一个是大于mid+1，一个是小于mid+1，小于mid+1的情况，那么mid+1就是峰值，大于mid+1的情况，继续向右推，如果一直到数组的末尾都是大于的，那么可以肯定最后一个元素是峰值，因为nums[nums.length]=负无穷）
class Solution:
def findPeakElement(self, nums: List[int]) -> int:
# 方法一
# size = len(nums)
# for i in range(1, size-1):
# if nums[i] > nums[i-1] and nums[i] > nums[i+1]:
# return i
# return [0, size - 1][nums[0] < nums[size-1]]
# 方法二
left, right = 0, len(nums) - 1
while left < right:
mid = (right + left) // 2
if nums[mid] < nums[mid + 1]:
left = mid + 1
else:
right = mid
return left