给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
解题思路：
动态规划，因为是没限制次数的，所以可以多买多卖，比如[1,5,3,4,6]，1买，5卖，找局部最小3买，4卖，找局部最小，4买，5卖，最后赚7
那么也就是用prices[i] < min找局部最小，否则就卖出，然后令min = prices[i]
提交代码：（动态规划，Runtime: 60 ms, faster than 83.66 %，代码可以优化，为了更易理解我未做优化 ）
class Solution:
def maxProfit(self, prices: 'List[int]') -> int:
sum = 0
min = float('inf')
for i in range(len(prices)):
if prices[i] < min:
min = prices[i]
else:
sum = sum + prices[i] - min
min = prices[i]
return sum