题目：

思路1：
暴力求解，用两层循环，用来寻找最大差值，非常简单（但在LeetCode上大概率出现超时的情况）
代码如下：

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        n = len(prices)
        ans = 0
        if n == 0:
            return 0
        for i in range(n):
            for j in range(i+1, n):
                maxprice = prices[j] - prices[i]
                ans = max(ans, maxprice)
        return ans

思路2：
为了降低时间复杂度，这里我用到了动态规划的方法，动态规划最关键的点在于状态转移方程，设dp[i]为当前两个数的最大差值，minprice为最小值，则有dp[i] = max(dp[i - 1], prices[i] - minprice)，因此就可以写代码了。

代码如下：

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if len(prices) == 0:
            return 0
        dp = [0 for _ in range(len(prices))]
        # 设minprice的初始值为prices的第0个值
        minprice = prices[0]
        for i in range(1, len(prices)):
        	# 从数组下标为1开始，更新最小值
            minprice = min(minprice, prices[i])
            # 每次都将最大差值加入dp
            dp[i] = max(dp[i - 1], prices[i] - minprice)
		# 此时的dp是顺序排列的，最后一个值就是最大的
        return dp[-1]