问题描述
小R正在研究一组观光景点，每个景点都有一个评分，保存在数组 values 中，其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分。同时，景点之间的距离由它们的下标差 j - i 表示。
一对景点 (i < j) 的观光组合得分为 values[i] + values[j] + i - j，也就是两者评分之和减去它们之间的距离。
小R想知道，在哪种情况下能够获得观光景点组合的最高得分。
测试样例
样例1：
输入：
values = [8, 3, 5, 5, 6]
输出：11
样例2：
输入：
values = [10, 4, 8, 7]
输出：16
样例3：
输入：
values = [1, 2, 3, 4, 5]
输出：8
解题思路
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分解公式：我们可以将公式
values[i] + values[j] + i - j分解为(values[i] + i) + (values[j] - j)。这样，我们可以分别处理values[i] + i和values[j] - j。 -
动态规划思想：我们可以遍历数组，同时维护一个变量来记录当前最大的
values[i] + i。对于每个j，我们只需要计算values[j] - j并与当前最大的values[i] + i相加，然后更新最大得分。 -
初始化：
max_score用于记录最大得分，max_i_plus_value用于记录当前最大的values[i] + i。 -
遍历数组：对于每个
j，计算values[j] - j并与max_i_plus_value相加，更新max_score。 -
更新
max_i_plus_value：在每次遍历中，更新max_i_plus_value以确保它始终是当前最大的values[i] + i。
个人思考
问题理解
首先，我需要理解题目要求：找到一对景点 (i, j) 使得 values[i] + values[j] + i - j 最大，其中 i < j。这个公式看起来有点复杂，但我们可以尝试分解它来简化问题。
公式分解
我注意到公式 values[i] + values[j] + i - j 可以分解为 (values[i] + i) + (values[j] - j)。这样，我们可以分别处理 values[i] + i 和 values[j] - j。
动态规划思想
接下来，我想到可以使用动态规划的思想来解决这个问题。我们可以遍历数组，同时维护一个变量来记录当前最大的 values[i] + i。对于每个 j，我们只需要计算 values[j] - j 并与当前最大的 values[i] + i 相加，然后更新最大得分。
总结
通过分解公式和使用动态规划的思想，我成功地将问题简化并高效地解决了。这个过程让我意识到，有时候将复杂的问题分解成更小的部分，并使用适当的算法思想，可以大大简化问题的解决过程。
