买卖股票最佳时机运用的算法

买卖股票最佳时机是一个比较经典的动态规划问题，其算法思路如下：

1. 定义状态：设 dp[i] 表示前 i 天的最大利润。

2. 状态转移方程：考虑第 i 天的情况，我们有两种选择：

a. 如果第 i 天不卖出股票，那么状态转移方程为 dp[i] = dp[i - 1]。

b. 如果第 i 天卖出股票，那么状态转移方程为 dp[i] = prices[i] - minprice，其中 minprice 表示前 i - 1 天的最低股票价格。

3. 边界条件：dp[0] = 0，即第 0 天的最大利润为 0。

4. 最终结果：遍历 dp 数组，找到其中的最大值即为最终的最大利润。

Java代码实现如下：

public int maxProfit(int[] prices) {
    if (prices == null || prices.length == 0) {
        return 0;
    }
    int minprice = prices[0];
    int maxprofit = 0;
    for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
        maxprofit = Math.max(maxprofit, prices[i] - minprice);
        minprice = Math.min(minprice, prices[i]);
    }
    return maxprofit;
}

时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(1)$。