动态规划1 买卖股票的最佳时机

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

注意：你不能在买入股票前卖出股票。

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: [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。

思路1:

暴力法

（1）记录最大值（2）每次遍历当前元素和之前元素的差值，将此差值和最大值比较，得到最大值，有点感觉贪心法的意思，但是运行时间超过限制。。。

代码如下：

class Solution:

    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:

       globalmax=0

       if len(prices)<=1:

            return 0

       else:

        globalmax=0

        for i in range(1,len(prices)):

            for j in range(i+1):

               globalmax=max(globalmax,prices[i]-prices[j])

        return globalmax

（2）关键点在于记录最小值！！！在最小值处买入，然后决定是否在当前元素卖出

class Solution:

    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:

       globalmax=0

       if len(prices)<=1:

            return 0

       else:

        globalmax=0

        minprice=prices[0]

        for i in range(1,len(prices)):

            if prices[i]

                minprice=prices[i]

            globalmax=max(globalmax,prices[i]-minprice)

        return globalmax