请教， 关于best time to buy and sell stock iv

https://leetcode.com/problems/be ... -stock-iv/solution/

这道题， 看了leetcode官方的解体思路， 基本上是3维dp， 也可以说成2维， 因为第3维只有0或1两种可能。dp表示： dp[day_number][used_transaction_number][stock_holding_status] . 但是有一点不太理解， 它说如果buying， 状态转移方程是dp[i][j][1]=dp[i-1][j-1][0]+prices[i], 我的理解是截止第i-1天一共做了j-1次交易， 第i-1天时未持有股票， 第i天做了买入操作， 那么截止第i 天一共做了j次操作， 获得的总利润是截止第i-1天获得的利润减去prices[i]， 也就是第i天买入股票的钱， 这个能明白； 但是关于sellling, 官方给出的公式是dp[i][j][0]=dp[i-1][j][1]+prices[i], 我就不太明白， 按照上面buying的思路， 不应该是dp[i][j][0]=dp[i-1][[1]+prices[i]吗？ 为什么取dp[i-1][j][1] instead of dp[i-1][j-1][1]? 如果截止第i-1天已经完成了j次操作， 那么第i天就没法再做一次操作了啊？ 而且我理解dp[i-1][j][1] 的意思是在截止第i-1天还hold着股票， 那么必须在第i天有个卖出的操作， 不知道我理解的对吗？ 求大神解惑。。。谢谢！


Buying, when j>0:
dp[i][j][1] = dp[i-1][j-1][0]-prices[i】

Selling:
dp[i][j][0] = dp[i-1][j][1]+prices[i】

官方完整代码：
class Solution:
    def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:
        n = len(prices)

        # solve special cases
        if not prices or k==0:
            return 0

        if 2*k > n:
            res = 0
            for i, j in zip(prices[1:], prices[:-1]):
                res += max(0, i - j)
            return res

        # dp[i][used_k][ishold] = balance
        # ishold: 0 nothold, 1 hold
        dp = [[[-math.inf]*2 for _ in range(k+1)] for _ in range(n)]

        # set starting value
        dp[0][0][0] = 0
        dp[0][1][1] = -prices[0]

        # fill the array
        for i in range(1, n):
            for j in range(k+1):
                # transition equation
                dp[i][j][0] = max(dp[i-1][j][0], dp[i-1][j][1]+prices[i])
                # you can't hold stock without any transaction
                if j > 0:
                    dp[i][j][1] = max(dp[i-1][j][1], dp[i-1][j-1][0]-prices[i])

        res = max(dp[n-1][j][0] for j in range(k+1))
        return res