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
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
解法
题目描述中的一对景点 (i < j) 的观光组合得分为 values[i] + values[j] + i - j等效为(values[i] + i) +(values[j]- j)，题面没有说明时间复杂度和空间复杂度，经过AI解题的提示可知应限制时间复杂度为O(n)。
若不限制时间复杂度，可以使用冒泡排序的框架，每次计算(values[i] + i) +(values[j]- j)的值，并与当前存储的最大值比较，从而得出结果，这样的时间复杂度为O(n^2)，因为对于每个 i，都需要遍历所有大于 i的 j 索引。
当限制了时间复杂度，可以考虑在遍历过程中每次记录两个最大值，一个存储(values[j] + j)的最大值，将其初始值设为(values[0] + 0)=(values[i])，遍历时计算新的值并与之前的值进行比较，赋值为最大值max_i；一个存储得分的最大值，即(max_i+values[j]- j)的最大值，当计算出的新值大于之前所保存的最大值，将其赋值为新值。
这两个最大值的更新有顺序要求，(values[j] + j)保存的始终是当前下标之前的下标最大值，而j是当前下标，因此要放在最后执行，用于下一次的更新。
这样，遍历一次数组即可得到结果，时间复杂度为 O(n)，因为我们只需要一次线性扫描数组，且每次计算和更新的操作都可以在常数时间内完成。
具体做法如下：
1.初始化 max_i 为 values[0]+0，即第一个元素加上其索引值。
2.初始化 max_score 为负无穷，用于保存最大得分。
3.从 j=1开始遍历数组：
- 对于每一个 j，计算当前的得分值 max_i+(values[j]−j)。
- 更新
max_score为这个值和当前最大得分的较大者。 - 更新
max_i为 max(max_i,values[j]+j) 和之前的最大值比较，更新最大值。
