给定n个整数（2 ≤ n ≤ 100），表示连续n天某股票的售卖价格，计算仅买卖该股票一次可能获得的最大利润（如没有利润输出0）。 【例如】 输入7 1 5 3 6 4，会输出5。因为在第2天（股票价格 = 1）的时候买入，在第5天（股票价格 = 6）的时候卖出，能获得最大利润 = 6 - 1 = 5 。注意利润不能是7 - 1 = 6，因为7在1前面，7相对于1来说是买入价格，1是卖出价格，先有买入才会有卖出。 输入7 6 4 3 1 时，会输出0。因为在这种情况下, 没有交易完成，所以最大利润为0。

这道题可以使用贪心算法来解决。具体来说，我们可以记录当前股票历史价格的最低价 min_price 和最大利润 max_profit，然后遍历整个股票历史价格列表，对于每个价格 price，我们计算当前价格与历史最低价的差值 profit，并将其与历史最大利润 max_profit 比较，如果 profit 大于 max_profit，则将其更新为新的最大利润。最后遍历完成后，max_profit 就是能够获得的最大利润。

以下是 Python 的实现代码：

n = int(input())
prices = list(map(int, input().split()))

min_price = float("inf")  # 记录历史最低价，初始值设为正无穷
max_profit = 0  # 记录历史最大利润，初始值设为 0

for price in prices:
    # 如果当前价格比历史最低价还低，则更新历史最低价
    if price < min_price:
        min_price = price
    # 计算当前价格与历史最低价的差值
    profit = price - min_price
    # 如果当前差值大于历史最大利润，则更新历史最大利润
    if profit > max_profit:
        max_profit = profit

print(max_profit)

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。