题目
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
示例 1：
输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：
输入：prices = [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。
提示：
1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104
思路：循环搜索
function maxProfit(prices: number[]): number {
let max = 0;
const len = prices.length
for(let i = 0; i < len - 1; i++) {
if(prices[i + 1] <= prices[i]) continue;// 如果后一个更小就不用循环
for(let j = i + 1; j < len; j++) {
const diff = prices[j] - prices[i]
if(diff > max) max = diff
}
}
return max;
};
思路：优化为o(n)
我们可以用贪心的思想来解决这个问题。我们只需要遍历一遍股票价格数组，用一个变量 min_price 记录下截至目前为止最低的股票价格，用变量 max_profit 记录下当前最高的收益，每次遍历时更新 min_price 和 max_profit 即可。
function maxProfit(prices: number[]): number {
let min_price = Infinity;
let max_profit = 0;
let len = prices.length
for(let i = 0; i < len; i++) {
min_price = Math.min(prices[i], min_price);
max_profit = Math.max(prices[i] - min_price, max_profit);
}
return max_profit;
};
总结
复杂度分析 时间复杂度：O(n)，遍历一遍数组。 空间复杂度：O(1)，只用了常数个变量。
本题是一道比较简单的贪心题，只需要遍历一遍股票价格数组，用变量 min_price 和 max_profit 记录下截至目前为止最低的股票价格和最高的收益，每次遍历时更新这两个变量即可。时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。
