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描述
假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是某只股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益
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你可以多次买卖该只股票，但是再次购买前必须卖出之前的股票
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如果不能获取收益，请返回0
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假设买入卖出均无手续费
数据范围： 1 \le n \le 1 \times 10^51≤n≤1×105 ， 1 \le prices[i] \le 10^41≤prices[i]≤104
要求：空间复杂度 O(n)O(n)，时间复杂度 O(n)O(n)
进阶：空间复杂度 O(1)O(1)，时间复杂度 O(n)O(n)
示例1
输入：
[8,9,2,5,4,7,1]
返回值：
7
说明：
在第1天(股票价格=8)买入，第2天(股票价格=9)卖出，获利9-8=1
在第3天(股票价格=2)买入，第4天(股票价格=5)卖出，获利5-2=3
在第5天(股票价格=4)买入，第6天(股票价格=7)卖出，获利7-4=3
总获利1+3+3=7，返回7
示例2
输入：
[5,4,3,2,1]
返回值：
0
说明：
由于每天股票都在跌，因此不进行任何交易最优。最大收益为0。
示例3
输入：
[1,2,3,4,5]
返回值：
4
说明：
第一天买进，最后一天卖出最优。中间的当天买进当天卖出不影响最终结果。最大收益为4。
备注：
总天数不大于200000。保证股票每一天的价格在[1,100]范围内。
分析
本题首先要清楚两点：
只有一只股票！
当前只有买股票或者买股票的操作
想获得利润至少要两天为一个交易单元
这道题目可能我们只会想，选一个低的买入，在选个高的卖，在选一个低的买入.....循环反复。
如果想到其实最终利润是可以分解的，那么本题就很容易了！
如何分解呢？
假如第0天买入，第3天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]。
相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。
此时就是把利润分解为每天为单位的维度，而不是从0天到第3天整体去考虑！
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])。
一些同学陷入：第一天怎么就没有利润呢，第一天到底算不算的困惑中。
第一天当然没有利润，至少要第二天才会有利润，所以利润的序列比股票序列少一天！
从图中可以发现，其实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，不需要记录区间。
那么只收集正利润就是贪心所贪的地方！
局部最优：收集每天的正利润，全局最优：求得最大利润。
局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试一试贪心！
代码
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;
}
};
