思路

具体会导致全局最优，这里就可以使用贪心算法。方式如下：

遍历每一位元素找出当前元素最佳卖出是收益是多少。然后依次获取最大值，就是全局最大值。

这里可以做一个辅助数组：右侧最大数组，求右侧最大数组就要从右往左求。

比如[7,1,5,3,6,4]，从4开始，没有右侧，取-1,

到6，右侧最大是4，到3，右侧最大是6，依次类推。代码如下：

class Solution {
    // 主方法用于计算最大利润
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        // 如果输入数组为 null 或长度为 0，直接返回利润为 0
        if (prices == null || prices.length == 0) {
            return 0;
        }
        // 调用 getRightMax 方法来获取每个元素右侧的最大值的数组
        int[] rightMax = getRightMax(prices);
        int max = 0; // 用于存储和更新最大利润
        // 遍历价格数组
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            // 计算当前价格i和其右侧最大价格之差，更新 max 到最大利润
            max = Math.max(max, rightMax[i] - prices[i]);
        }
        // 返回计算得到的最大利润
        return max;
    }

    // 辅助方法，用于生成每个位置右侧的最大价格数组
    private static int[] getRightMax(int[] prices) {
        int N = prices.length; // 数组长度
        int[] maxArray = new int[N]; // 存储从右至左的最大值
        int max = prices[N-1]; // 从最右侧开始，初始化最大值为数组最后一个元素
        // 从右向左遍历数组
        for (int i = N - 2; i >= 0; i--) {
            maxArray[i] = max; // 存储当前的最大值
            // 如果当前元素大于已知的最大值，更新 max
            if (prices[i] > max) {
                max = prices[i];
            }
        }
        // 因为最右侧元素右边没有元素，所以这里设置为 -1 表示无效值
        maxArray[N-1] = -1;
        // 返回构建的最大值数组
        return maxArray;
    }
}