算法现在就是大厂、外企的硬指标。开发、测开、测试，想往上总是绕不开的。
题目描述
难度：【简单】 标签：【数组】、【动态规划】
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 。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
示例
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。
解题
暴力破解会有超时风险。
一次遍历的思路：
在遍历prices中的每一天价格的时候，如果有一个变量来记录最小价min_price，那么就好计算出当前价格可以赚的利润了。
min_price = float("inf")这里用到了正无穷，来初始化这个最小价格，因为价格肯定是正的，具体多少暂时不知道。
开始遍历，在每一次的遍历中，用当前的price，与最小价min_price进行比较，取最小的来更新最小价。
然后计算当前这个价格下，可以赚的利润，用max_profit来存放当前可以赚的利润，初始化为 0。
当前价格price - min_price与max_profit 比较后取最大，更新最大利润max_profit。
当遍历完成后，返回max_profit即可。
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: min_price = float("inf") max_profit = 0 for price in prices: min_price = min(min_price, price) max_profit = max(max_profit, price - min_price) return max_profit
