給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。

設計一個演算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以儘可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。

注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。

示例 1:

輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
     隨後，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。

示例 2:

輸入: [1,2,3,4,5]
輸出: 4
解釋: 在第 1 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天 （股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接連購買股票，之後再將它們賣出。
     因為這樣屬於同時參與了多筆交易，你必須在再次購買前出售掉之前的股票。

示例 3:

輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0。

C++:

思路：貪心演算法，總是做出在當前看來是最好的選擇，不從整體最優上加以考慮，也就是說，只關心當前最優解

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int maxPro = 0, tmp = 0;
        for (int i = 1; i < prices.size(); ++i) {
            tmp = prices[i] - prices[i-1];
            if (tmp > 0)
                maxPro += tmp;
        }
        return maxPro;
    }
};
 

我們要算的是利潤，要有利潤，自然要有一次交易。

所以我們就說說prices[1]，即是第一天股票價格。按照貪心策略，不關心以後，我們只關心當前利益。第0天買入，花費prices[0]，第一天賣出，得到prices[1]，那麼我們的收穫就是profit = prices[1] - prices[0],那麼有兩種情況

（1）當profit > 0 時，趕緊買入賣出，能賺一筆是一筆，蒼蠅再小也是肉嘛 

（2）當profit <= 0 時，再買入賣出的話，那就是傻了，白費力氣不說，還虧錢。

以此方式類推下去，即得最大利潤。

該思路與最大子序列和很是相像，可以試試獨立快速完成檢視是否理解