给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
示例 1：
输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
输出：7
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。
总利润为 4 + 3 = 7 。
示例 2：
输入：prices = [1,2,3,4,5]
输出：4
解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
总利润为 4 。
示例 3：
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。
提示：
1 <= prices.length <= 3 * 1040 <= prices[i] <= 104
解法一：
贪心法：
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。
解题思路：
买卖股票的策略：
单独交易日：设今日的股票价钱为p1，明天的股票价钱为p2，假设第二天卖出，则收入或亏损为p2-p1
连续上涨交易日：
设此上涨交易日股票价格分别为p1,p2,p3,p4......pn,则pn-p1；等价于每天都买卖，即pn-p1=（p2-p1）+(p3-p2)+......+(pn-pn-1)
连续下降交易日：
不买卖，否则会亏钱。
算法流程：
遍历整个股票的交易价格，如果后一天的价格比前一天的多，那就前一天买，后一天卖，否则，不进行买卖交易。
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){ int i; int total=0; for(i=0;i+1<pricesSize;i++) { if(prices[i]<prices[i+1]) { total=total+prices[i+1]-prices[i]; } } return total； }
解法二：
类动态规划
递归法：
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){ if(pricesSize<=1) { return 0; } int max=0; int profit; //max(//1.假设最后一天不卖 //[7,1,5,3,6,4]<=>[7,1,5,3,6]<=>maxProfit(prices,5) profit=maxProfit(prices,pricesSize-1); if(max<profit) { max=profit; } //2.假设最后一天卖 //max( // [7,1,5,3,6]+(6,4)<=>maxProfit(prices,5)+prices[5]-prices[4] // [7,1,5,3]+(3,4)<=>maxProfit(prices,4)+prices[5]-prices[3] // [7,1,5]+(5,4)<=>maxProfit(prices,3)+prices[5]-prices[2] // [7,1]+(1,4)<=>maxProfit(prices,2)+prices[5]-prices[1] // [7]+(7,4)<=>maxProfit(prices,1)+prices[5]-prices[0] //) for(int i=1;i<=pricesSize-1;i++) { profit=maxProfit(prices,i)+prices[pricesSize-1]-prices[i-1]; if(max<profit) { max=profit; } } return max; //) }
非递归法：
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){ if(pricesSize<=1) { return 0; } int profits[pricesSize+1]; profits[1]=0; for(int k=2;k<=pricesSize;k++){ int max=0; int porfit; //max(//1.假设最后一天不卖 //[7,1,5,3,6,4]<=>[7,1,5,3,6]<=>maxProfit(prices,5) porfit=profits[k-1]; if(max<porfit) { max=porfit; } //2.假设最后一天卖 //max( // [7,1,5,3,6]+(6,4)<=>maxProfit(prices,5)+prices[5]-prices[4] // [7,1,5,3]+(3,4)<=>maxProfit(prices,4)+prices[5]-prices[3] // [7,1,5]+(5,4)<=>maxProfit(prices,3)+prices[5]-prices[2] // [7,1]+(1,4)<=>maxProfit(prices,2)+prices[5]-prices[1] // [7]+(7,4)<=>maxProfit(prices,1)+prices[5]-prices[0] //) for(int i=1;i<=k-1;i++) { porfit=profits[i]+prices[k-1]-prices[i-1]; if(max<porfit) { max=porfit; } } profits[k]=max; } //) return profits[pricesSize]; }
