这段代码的目的是解决“买卖股票的最佳时机”这个问题，即在给定的股票价格数组中，找到一次买入和卖出所能获得的最大利润。

算法思想：

1. 定义两个变量：

   • minPrice: 这个变量用于记录迄今为止遇到的最小股票价格（买入价格）。初始值设置为 Integer.MAX_VALUE，这样一开始任何遇到的股票价格都会更新这个值。
   • maxProfit: 这个变量用于记录当前所能获得的最大利润，初始值为 0。

2. 遍历股票价格数组：

   • 对于数组中的每个元素（即每天的股票价格），程序检查当前的股票价格是否比之前遇到的最小价格还要低。如果是这样，就更新 minPrice 为当前价格，这相当于记录在这一天买入股票。
   • 如果当前的价格比之前的最小价格高，那么计算当前卖出所能获得的利润（即当前价格减去 minPrice），并与之前记录的 maxProfit 比较。如果当前利润更大，就更新 maxProfit。

3. 返回结果：

   • 当循环遍历完所有价格后，maxProfit 就会存储整个过程中最大的利润值。最终返回这个值。

关键点：

• 这个算法的核心在于动态更新股票的最低买入价，同时计算每一天卖出时的最大可能利润。算法每次只遍历一次数组，时间复杂度为 (O(n))，非常高效。

例子分析：

假设输入的 prices 数组为 [7, 1, 5, 3, 6, 4]，算法的执行过程如下：

• 第1天（价格7）：更新 minPrice = 7。
• 第2天（价格1）：更新 minPrice = 1（遇到更低的价格）。
• 第3天（价格5）：计算利润 5 - 1 = 4，更新 maxProfit = 4。
• 第4天（价格3）：利润为 3 - 1 = 2，maxProfit 保持为4。
• 第5天（价格6）：利润为 6 - 1 = 5，更新 maxProfit = 5。
• 第6天（价格4）：利润为 4 - 1 = 3，maxProfit 保持为5。

最终输出的最大利润为 5。

这段代码的效率很高，适合处理较大的股票价格数组。

java 实现代码：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int minPrice = Integer.MAX_VALUE, maxPro = 0;
        for(int i = 0; i < prices.length; ++i) {
            if(prices[i] < minPrice) {
                minPrice = prices[i];
            }
            maxPro = Math.max(maxPro, prices[i] - minPrice);
        }
        return maxPro;
    }
}