def solution(values: list) -> int: n = len(values) if n < 2: return 0 # 如果数组长度小于2，无法形成组合，返回0或其他适当值 # 初始化 max_i_plus_values = values[0] + 0 # 初始时i=0 max_score = values[0] + values[1] + 0 - 1 # 初始组合 (0,1) # 从第二个元素开始遍历 for j in range(1, n): # 计算当前j的values[j] - j current = values[j] - j # 更新最大组合得分 max_score = max(max_score, max_i_plus_values + current) # 更新max_i_plus_values max_i_plus_values = max(max_i_plus_values, values[j] + j) return max_score if name == 'main': # 测试样例1 print(solution(values=[8, 3, 5, 5, 6]) == 11) # 输出: True # 测试样例2 print(solution(values=[10, 4, 8, 7]) == 16) # 输出: True # 测试样例3 print(solution(values=[1, 2, 3, 4, 5]) == 8) # 输出: True 该算法采用了线性扫描的方法来解决这个问题，其核心思想是利用两个变量max_i_plus_values和max_score来分别追踪到目前为止(values[i]+i)的最大值和观光组合的最高得分。
1.时间复杂度：
算法只遍历了一次输入数组values，因此时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。
2.空间复杂度：
算法只使用了几个额外的变量（max_i_plus_values,max_score,current,n），因此空间复杂度为O(1)。
3.算法正确性：
算法正确地计算了每个可能的观光组合得分，并保留了最高得分。
变量max_i_plus_values在每次迭代中都被更新为(values[i]+i)的最大值，这对于计算下一个观光组合得分是必要的。
变量max_score则保存了到目前为止找到的最高观光组合得分。
4.算法稳定性：
算法对于不同的输入数组values都能稳定地给出正确的最高观光组合得分。
5.算法优化：
算法已经是最优的，因为它只遍历了一次数组，并且使用了常量空间。
6.边界条件处理：
算法正确处理了数组长度小于2的情况，返回了0（或可以选择返回其他适当的值，这取决于问题的定义）。
测试样例的输出：
对于values=[8,3,5,5,6]，算法正确地返回了最高观光组合得分11。
对于values=[10,4,8,7]，算法正确地返回了最高观光组合得分16。
对于values=[1,2,3,4,5]，算法正确地返回了最高观光组合得分8。
综上所述，该算法是有效的、正确的，并且具有最优的时间复杂度和空间复杂度。
