问题描述 小U手上有一个整数数组，他想知道如果从数组中删除任意一个元素后，能得到的长度为 k 的子数组和的最大值。你能帮小U计算出这个结果吗？ 如果数组恰好为 k 个元素，那么不进行删除操作。
测试样例 样例1：
输入：n = 5,k = 3,nums = [2, 1, 3, -1, 4] 输出：8
样例2：
输入：n = 6,k = 2,nums = [-1, -1, 5, -2, 3, 4] 输出：8
样例3：
输入：n = 4,k = 2,nums = [-5, -3, 2, 1] 输出：3
题目要求我们从一个给定的整数数组中删除一个元素，并计算删除元素后的最大子数组和。子数组的长度是 k。如果数组的长度恰好为 k，那么我们不进行删除，直接计算原数组的和。我们的目标是通过删除一个元素，找到能得到的最大和。
步骤 1：计算初始子数组和
首先，我们可以使用滑动窗口技巧来解决问题。滑动窗口可以有效地计算出所有长度为 k 的子数组和。我们从数组的第一个元素开始，计算前 k 个元素的和，然后滑动窗口，逐步遍历数组，计算每个窗口对应的子数组和。
例如，对于输入 [2, 1, 3, -1, 4] 和 k = 3，我们可以首先计算第一个子数组 [2, 1, 3] 的和，得到 6。然后滑动窗口，计算下一个子数组 [1, 3, -1] 和，得到 3，接着计算 [3, -1, 4] 和，得到 6。通过这种方式，我们可以快速获得所有长度为 k 的子数组和。
步骤 2：计算删除元素后的最大子数组和
一旦我们得到了所有的长度为 k 的子数组和，接下来就需要考虑删除一个元素后的子数组和。具体做法是，在每个窗口中删除一个元素后，计算剩余部分的和。
对于每个窗口，我们尝试删除窗口内的每一个元素，然后计算删除该元素后的和。例如，假设我们当前在窗口 [2, 1, 3]，我们可以删除其中的 2，剩余部分的和就是 1 + 3 = 4；也可以删除 1，剩余部分的和是 2 + 3 = 5；再删除 3，剩余部分的和是 2 + 1 = 3。
因此，删除一个元素后，我们需要分别计算删除每个元素后的和，并记录当前窗口下的最大和。然后，我们对所有窗口的结果取最大值。
步骤 3：找出最终结果
经过上述步骤，我们计算了所有长度为 k 的子数组的和，并且每个子数组的删除操作也都计算过了。最后，我们返回所有删除操作后的最大值。
思路分析
- 滑动窗口：滑动窗口是一种非常高效的算法技巧，特别适用于求解数组中连续子数组的和、积等问题。在本题中，滑动窗口可以帮助我们高效地计算每个长度为
k的子数组的和。 - 删除元素后的计算：我们在滑动窗口的基础上，需要在每个窗口内删除一个元素，然后重新计算剩余部分的和。这个步骤的重点是要遍历每个窗口中的每个元素，并计算删除该元素后得到的和。我们用一个内层循环来实现这个操作。
- 边界处理：题目中提到，当数组的长度恰好为
k时，我们不需要进行删除操作。此时直接计算整个数组的和即可。这个特殊情况需要单独处理。 - 效率：我们通过滑动窗口技巧，避免了多次重复计算子数组和，使得算法的时间复杂度得到了优化。
总结感悟
本题的核心是运用了滑动窗口技巧来快速计算子数组的和，并且利用内层循环计算删除一个元素后的最大和。整个问题可以拆解为两个子问题：首先通过滑动窗口得到所有长度为 k 的子数组的和，其次在每个窗口内删除一个元素并计算新的和。通过这种方式，我们避免了直接暴力枚举所有可能的删除操作，而是通过滑动窗口高效地求解了所有可能的子数组和。
此外，边界处理也是一个重要部分。当数组的长度恰好等于 k 时，不需要删除任何元素，直接计算整个数组的和。在实际编程中，考虑到各种特殊情况和细节是十分重要的，尤其是在涉及滑动窗口或者其他优化算法时，必须确保每一步操作的效率和正确性。
从思维上讲，这道题给我带来了一些启发，尤其是在算法的优化上。面对一些看似复杂的操作，往往可以通过巧妙的技巧（如滑动窗口）来将问题的复杂度降到最低。这种“从简到繁”的思维方式是每个程序员都应该培养的能力。
在实践中，算法的设计不仅仅是关注正确性，更要关注执行效率和可维护性。比如，本题的滑动窗口技巧便能在 O(n) 的时间复杂度下解决问题，显著减少了暴力求
