121 Best time to buy and sell stock i

public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices == null || prices.length == 0) {
            return 0;
        }
        
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int max = 0;
        for(int i : prices) {
            min = i < min ? i : min;
            max = (i - min) > max ?(i - min) : max;
        }
        return max;
    }
}

参考：http://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/23162793

“这道题求进行一次交易能得到的最大利润。如果用brute force的解法就是对每组交易都看一下利润，取其中最大的，总用有n*(n-1)/2个可能交易，所以复杂度是O(n^2)。
很容易感觉出来这是动态规划的题目，其实跟Maximum Subarray非常类似，用“局部最优和全局最优解法”。思路是维护两个变量，一个是到目前为止最好的交易，另一个是在当前一天卖出的最佳交易（也就是局部最优）。递推式是local[i+1]=max(local[i]+prices[i+1]-price[i],0), global[i+1]=max(local[i+1],global[i])。这样一次扫描就可以得到结果，时间复杂度是O(n)。而空间只需要两个变量，即O(1)。”

public int maxProfit(int[] prices) {
    if(prices==null || prices.length==0)
        return 0;
    int local = 0;
    int global = 0;
    for(int i=0;i<prices.length-1;i++)
    {
        local = Math.max(local+prices[i+1]-prices[i],0);
        global = Math.max(local, global);
    }
    return global;
}