陣列中兩個數相減（前面減後面）的最大值。

解法一：O(n^2)

就是一個很普通的方法。求出 陣列中所有下標小的元素減去下標大的元素，找出其中的最大值即可。程式碼如下：

//O(N^2) 找出陣列arr中兩個數相減的最大值
    public static int maxValueSub(int[] arr){
        int max = 0;
        int sub;
        for(int i = 0; i < arr.length; i++){
            for(int j = i+1; j < arr.length; j++){
                sub = arr[i] - arr[j];
                if(sub > max)
                    max = sub;
            }
        }
        return max;
    }

解法二：O(n)

使用兩個指標，初始值設為指向第一個數和第二個數，如下圖所示：

p1,p2指向前兩個數，初始的最大值就是max=9-1=8。然後p1保持不變，移動p2指標，每移動一次計算p1指向的值和p2指向的值之差，如果大於max，則更新max，直到p2指向第一個大於p1的值。

這時候再拿p1減去p2後面的值就沒有意義了，因為p1<p2，拿p1減p2後面的值肯定不會比p2減去它後面的值大。因此我們把指標p1指向p2的位置，p2後移一位。如下圖所示，直到p2到達陣列末尾。

這裡面跳過了第二幅圖中p1和p2中間的數相減的情況，當p1指向9，p2指向18,9和18之間的兩個數相減有沒有可能更大呢？可以證明不存在這種情況。假設p1和p2之間存在兩個數n1和n2有n1-n2更大，由於p2是第一個大於p1的數，所以n1<p1,，那麼p1-n2>n1-n2,矛盾，可知這種情況不存在。時間複雜度O(n).

/**
 * 陣列中兩個數相減（前面減後面）的最大值
 * 兩個指標p1和p2
 * 時間複雜度O(n)
 */
public class ArrMaxMinus2 {
    int GetMaxOfFormerSubLatter(int[] arr)
    {
        int p1 = 0;
        int p2 = 1;
        int max = arr[p1] - arr[p2];
        int n = arr.length-1;
        while(p2 < n)
        {
            while(arr[p2] < arr[p1] && p2 < n)
            {
                if(arr[p1] - arr[p2] > max)
                    max = arr[p1] - arr[p2];
                ++p2;
            }
            //arr[p2] > arr[p1] 後面遇到更大的元素，那麼就把p1置位p2,新的p2後移一位
            p1 = p2;
            ++p2;
        }

        return max;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ArrMaxMinus2 arrMaxMinus = new ArrMaxMinus2();
        int[] arr = {9,1,7,18,3,-5,20,4,0,5};
        System.out.println(arrMaxMinus.GetMaxOfFormerSubLatter(arr));
    }
}

https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5402537.html

https://blog.csdn.net/moses1213/article/details/51459304