贪心算法求解买股票的最佳时机

什么是贪心算法？？？

贪心算法是一种常用的算法思想，它通常用于求解最优化问题。贪心算法的基本思想是：每一步都选择当前状态下最优的解，最终得到全局最优解。

具体来说，贪心算法通常包含以下几个步骤：

1. 将问题分解为若干个子问题，每个子问题都可以独立求解。

2. 对于每个子问题，确定一个最优解的选择标准。

3. 使用贪心策略，依次做出最优选择，直到得到全局最优解。

需要注意的是，贪心算法并不是适用于所有问题的，它只适用于满足贪心选择性质和最优子结构性质的问题。贪心选择性质指的是，每一步都选择当前状态下最优的解，不考虑未来的后果；最优子结构性质指的是，问题的最优解可以通过子问题的最优解推导得到。

贪心算法的优点是简单、高效，适用于一些特定的问题，如最小生成树、最短路径、背包问题等。但是，贪心算法也有一些缺点，比如可能会得到次优解或者不正确的解。因此，在使用贪心算法时，需要仔细分析问题的性质，确定是否适用贪心算法，并进行充分的测试和验证。

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。

题解

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        num = 0
        minPrice = float('inf')
        maxProfit = 0
        for price in prices:
            minPrice = min(minPrice, price)
            sum = price - minPrice
            maxProfit = max(maxProfit, sum)
        return maxProfit