找零问题实现 maxProfit 函数，计算给定价格数组的最大收益

找零问题通常涉及到动态规划或者贪心算法，其中有一个经典问题是求解股票交易中的最大收益，即通过多次买入和卖出操作来获取利润。在这个场景下，我们可以用动态规划的方式解决 maxProfit 函数的问题。假设我们有一个价格数组 `prices`，它表示每一天股票的价格，我们要找到最大的收益，可以按照以下步骤：

1. 初始化两个变量 `minPrice` 和 `maxProfit`。`minPrice` 记录到目前为止的最低价格，初始值设为数组的第一个元素；`maxProfit` 初始值设为0，用于存储最大的收益。

2. 遍历价格数组，对于每个价格 `price`：
- 如果当前价格 `price` 小于 `minPrice`，更新 `minPrice`。
- 否则，计算在当前价格卖出可以获得的利润 `profit = price - minPrice`，然后更新 `maxProfit`，取两者中的较大者，因为有可能之前的最低价比现在还低，导致更大的盈利。

3. 最终，`maxProfit` 的值就是从持有股票的角度可以获得的最大收益。

下面是伪代码示例：

def maxProfit(prices):
    if len(prices) < 2:
        return 0

    min_price = prices[0]
    max_profit = 0

    for price in prices[1:]:
        min_price = min(min_price, price)
        max_profit = max(max_profit, price - min_price)

    return max_profit