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README.md

@@ -340,6 +340,7 @@
 |[0113.路径总和II](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0113.路径总和II.md) |二叉树树 |简单|**深度优先搜索/递归** **回溯** **栈**|
 |[0116.填充每个节点的下一个右侧节点指针](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0116.填充每个节点的下一个右侧节点指针.md) |二叉树 |中等|**递归** **迭代/广度优先搜索**|
 |[0117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II.md) |二叉树 |中等|**递归** **迭代/广度优先搜索**|
+|[0122.买卖股票的最佳时机II](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md) |贪心 |简单|**贪心** |
 |[0127.单词接龙](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/ 0127.单词接龙.md) |广度优先搜索 |中等|**广度优先搜索**|
 |[0129.求根到叶子节点数字之和](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0129.求根到叶子节点数字之和.md) |二叉树 |中等|**递归/回溯** 递归里隐藏着回溯，和113.路径总和II类似|
 |[0131.分割回文串](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0131.分割回文串.md) |回溯 |中等|**回溯**|

problems/0090.子集II.md

@@ -1,13 +1,15 @@
-# 题目地址 
-https://leetcode-cn.com/problems/subsets-ii/
 
-# 第90题. 子集II
+> 子集问题加去重！
+
+# 第90题.子集II
+
+题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/subsets-ii/
 
 给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。
 
 说明：解集不能包含重复的子集。
 
-示例:   
+示例:    
 输入: [1,2,2]  
 输出:  
 [  
@@ -22,56 +24,65 @@ https://leetcode-cn.com/problems/subsets-ii/
 
 # 思路 
 
-这道题目和[0078.子集](https://github.com/youngyangyang04/leetcode/blob/master/problems/0078.子集.md)区别就是集合里有重复元素了，而且求取的子集要去重。
-
-很多同学在去重上想不明白，其实很多题解也没有讲清楚，反正代码是能过的，感觉是那么回事，稀里糊涂的先把题目过了。
+做本题之前一定要先做[78.子集](https://mp.weixin.qq.com/s/NNRzX-vJ_pjK4qxohd_LtA)。
 
-这个去重为什么很难理解呢，**所谓去重，其实就是使用过的元素不能重复选取。** 这么一说好像很简单！
+这道题目和[回溯算法：求子集问题！](https://mp.weixin.qq.com/s/NNRzX-vJ_pjK4qxohd_LtA)区别就是集合里有重复元素了，而且求取的子集要去重。
 
-都知道组合问题可以抽象为树形结构，那么“使用过”在这个树形结构上是有两个维度的，一个维度是同一树枝上使用过，一个维度是同一树层上使用过。**没有理解这两个层面上的“使用过” 是造成大家没有彻底理解去重的根本原因。**
+那么关于回溯算法中的去重问题，**在[40.组合总和II](https://mp.weixin.qq.com/s/_1zPYk70NvHsdY8UWVGXmQ)中已经详细讲解过了，和本题是一个套路**。
 
-所以要明确我们要去重的是同一树层上的“使用过”。
+**剧透一下，后期要讲解的排列问题里去重也是这个套路，所以理解“树层去重”和“树枝去重”非常重要**。
 
-**还要强调的是去重一定要对元素经行排序，这样我们才方便通过相邻的节点来判断是否重复使用了。**
-
-用示例中的[1, 2, 2] 来举例，如图所示：
+用示例中的[1, 2, 2] 来举例，如图所示： （**注意去重需要先对集合排序**）
 
 <img src='../pics/90.子集II.png' width=600> </img></div>
 
-从图中可以看出，同一树层上对重复取2 就要过滤掉，同一树枝上就可以重复取2，因为同一树枝上元素的集合才是唯一子集！
+从图中可以看出，同一树层上重复取2 就要过滤掉，同一树枝上就可以重复取2，因为同一树枝上元素的集合才是唯一子集！
 
-代码如下：（已经详细注释）
+本题就是其实就是[回溯算法：求子集问题！](https://mp.weixin.qq.com/s/NNRzX-vJ_pjK4qxohd_LtA)的基础上加上了去重，去重我们在[回溯算法：求组合总和（三）](https://mp.weixin.qq.com/s/_1zPYk70NvHsdY8UWVGXmQ)也讲过了，所以我就直接给出代码了：
 
 # C++代码
 
 ```
 class Solution {
 private:
-    void backtracking(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& result, vector<int>& vec, int startIndex,  vector<bool>& used) {
-        result.push_back(vec);
+    vector<vector<int>> result;
+    vector<int> path;
+    void backtracking(vector<int>& nums, int startIndex, vector<bool>& used) {
+        result.push_back(path);
         for (int i = startIndex; i < nums.size(); i++) {
-            // used[i - 1] == true，说明同一树支candidates[i - 1]使用过 
+            // used[i - 1] == true，说明同一树支candidates[i - 1]使用过
             // used[i - 1] == false，说明同一树层candidates[i - 1]使用过
             // 而我们要对同一树层使用过的元素进行跳过
-            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) { 
+            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false) {
                 continue;
             }
-            vec.push_back(nums[i]);
+            path.push_back(nums[i]);
             used[i] = true;
-            backtracking(nums, result, vec, i + 1, used);
+            backtracking(nums, i + 1, used);
             used[i] = false;
-            vec.pop_back();
+            path.pop_back();
         }
     }
 
 public:
     vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {
+        result.clear();
+        path.clear();
         vector<bool> used(nums.size(), false);
-        vector<vector<int>> result;
-        vector<int> vec;
-        sort(nums.begin(), nums.end());
-        backtracking(nums, result, vec, 0, used);
+        sort(nums.begin(), nums.end()); // 去重需要排序
+        backtracking(nums, 0, used);
         return result;
     }
 };
+
 ```
+
+# 总结 
+
+其实这道题目的知识点，我们之前都讲过了，如果之前讲过的子集问题和去重问题都掌握的好，这道题目应该分分钟AC。
+
+**就酱，如果感觉融会贯通了，就把「代码随想录」介绍给自己的同学朋友吧，也许他们也需要！**
+
+> 我是[程序员Carl](https://github.com/youngyangyang04)，组队刷题可以找我，本文[leetcode刷题攻略](https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master)已收录，更多[精彩算法文章](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzUxNjY5NTYxNA==&action=getalbum&album_id=1485825793120387074&scene=173#wechat_redirect)尽在：[代码随想录](https://img-blog.csdnimg.cn/20200815195519696.png)，期待你的关注！
+
+

problems/0122.买卖股票的最佳时机II.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+## 链接
+https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
+
+## 思路 
+
+首先要知道第0天买入，第3天卖出的利润：prices[3] - prices[0]，相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + ()prices[1] - prices[0])
+
+那么根据prices可以得到每天的利润序列：(prices[i] - prices[i - 1]).....(prices[1] - prices[0])。
+
+可以发现，我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润就可以了，不需要记录区间。
+
+**这就是贪心所贪的地方，只收集正利润**。
+
+如图：
+
+<img src='../pics/122.买卖股票的最佳时机II.png' width=600> </img></div>
+
+对应C++代码如下：
+
+```
+class Solution {
+public:
+    int maxProfit(vector<int>& prices) {
+        int result = 0;
+        for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
+            result += max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
+        }
+        return result;
+    }
+};
+```
+
+> 我是[程序员Carl](https://github.com/youngyangyang04)，组队刷题可以找我，本文[leetcode刷题攻略](https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master)已收录，更多[精彩算法文章](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzUxNjY5NTYxNA==&action=getalbum&album_id=1485825793120387074&scene=173#wechat_redirect)尽在：[代码随想录](https://img-blog.csdnimg.cn/20200815195519696.png)，期待你的关注！
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