给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回 非空 子序列元素和的最大值，子序列需要满足：子序列中每两个 相邻 的整数 nums[i] 和 nums[j] ，它们在原数组中的下标 i 和 j 满足 i < j 且 j - i <= k 。
数组的子序列定义为：将数组中的若干个数字删除（可以删除 0 个数字），剩下的数字按照原本的顺序排布。
示例 1：
输入：nums = [10,2,-10,5,20], k = 2 输出：37 解释：子序列为 [10, 2, 5, 20] 。
示例 2：
输入：nums = [-1,-2,-3], k = 1 输出：-1 解释：子序列必须是非空的，所以我们选择最大的数字。
示例 3：
输入：nums = [10,-2,-10,-5,20], k = 2 输出：23 解释：子序列为 [10, -2, -5, 20] 。
提示：
1 <= k <= nums.length <= 10^5-10^4 <= nums[i] <= 10^4
class Solution:
def constrainedSubsetSum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
n = len(nums)
dp = [0] * n
ans = -inf
q = deque()
for i, v in enumerate(nums):
if q and i - q[0] > k:
q.popleft()
dp[i] = max(0, 0 if not q else dp[q[0]]) + v
while q and dp[q[-1]] <= dp[i]:
q.pop()
q.append(i)
ans = max(ans, dp[i])
return ansclass Solution {
public int constrainedSubsetSum(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
int[] dp = new int[n];
int ans = Integer.MIN_VALUE;
Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (!q.isEmpty() && i - q.peek() > k) {
q.poll();
}
dp[i] = Math.max(0, q.isEmpty() ? 0 : dp[q.peek()]) + nums[i];
while (!q.isEmpty() && dp[q.peekLast()] <= dp[i]) {
q.pollLast();
}
q.offer(i);
ans = Math.max(ans, dp[i]);
}
return ans;
}
}class Solution {
public:
int constrainedSubsetSum(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
vector<int> dp(n);
int ans = INT_MIN;
deque<int> q;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (!q.empty() && i - q.front() > k) q.pop_front();
dp[i] = max(0, q.empty() ? 0 : dp[q.front()]) + nums[i];
ans = max(ans, dp[i]);
while (!q.empty() && dp[q.back()] <= dp[i]) q.pop_back();
q.push_back(i);
}
return ans;
}
};func constrainedSubsetSum(nums []int, k int) int {
n := len(nums)
dp := make([]int, n)
ans := math.MinInt32
q := []int{}
for i, v := range nums {
if len(q) > 0 && i-q[0] > k {
q = q[1:]
}
dp[i] = v
if len(q) > 0 && dp[q[0]] > 0 {
dp[i] += dp[q[0]]
}
for len(q) > 0 && dp[q[len(q)-1]] < dp[i] {
q = q[:len(q)-1]
}
q = append(q, i)
ans = max(ans, dp[i])
}
return ans
}