给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第 1天的价格。 你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某-个不同的日子卖出该股 票。设计个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回0

这是一个经典的动态规划问题，通常被称为“股票买卖”问题。你可以通过创建两个变量`min_price`和`max_profit`来解决这个问题。`min_price`记录到目前为止最低的价格，`max_profit`则是到目前为止的最大利润。

1. 初始化`min_price`为数组的第一个元素，`max_profit`为0。
2. 遍历数组prices，对于每个价格`price`：
a. 如果`price`小于`min_price`，则更新`min_price`。
b. 否则，计算当前利润`price - min_price`，并将这个值与`max_profit`比较。如果`price - min_price`更大，则更新`max_profit`。
3. 遍历结束后，`max_profit`即为最大可获取的利润。

Python伪代码如下：

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

    min_price = prices[0]
    max_profit = 0

    for price in prices[1:]:
        if price < min_price:
            min_price = price
        else:
            profit = price - min_price
            if profit > max_profit:
                max_profit = profit

    return max_profit