def solution(n: int, a: list) -> int: # 计算初始总和 original_sum = sum(a) max_sum = original_sum # 遍历每对相邻元素，计算替换后的增量 for i in range(n - 1): # 替换加号为乘号的增量 increment = a[i] * a[i + 1] - (a[i] + a[i + 1]) # 更新最大可能的总和 max_sum = max(max_sum, original_sum + increment) return max_sum if name == 'main': # 测试用例 print(solution(6, [1, 1, 4, 5, 1, 4]) == 27) # 输出 True print(solution(3, [2, 3, 5]) == 17) # 输出 True 算法思路 该算法的目标是通过将数组 a 中的某些相邻元素之间的加法操作替换为乘法操作，使得最终表达式的计算结果最大化。具体步骤如下： 计算初始总和：首先，计算数组 a 中所有元素通过加法操作得到的初始总和 original_sum。 遍历每对相邻元素：然后，遍历数组 a 中的每对相邻元素，尝试将这对元素之间的加法操作替换为乘法操作，并计算替换后的增量 increment。 计算替换后的增量：对于每对相邻元素 a[i] 和 a[i + 1]，计算替换加号为乘号后的增量。增量计算公式为： increment=a[i]×a[i+1]−(a[i]+a[i+1]) 这个公式反映了将加法替换为乘法后的值与原始加法值的差异。 更新最大可能的总和：在每次计算增量后，更新最大可能的总和 max_sum。如果替换后的总和（即 original_sum + increment）大于当前的 max_sum，则更新 max_sum。 返回结果：遍历完成后，返回 max_sum 作为最终结果。 相关分析 时间复杂度：该算法的主要操作是遍历数组 a 中的每对相邻元素，因此时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组 a 的长度。 空间复杂度：算法中只使用了几个额外的变量来存储中间结果，因此空间复杂度为 O(1)。 正确性：算法通过遍历所有可能的相邻元素对并计算替换后的增量，确保能够找到所有可能的替换方案中的最大值。因此，算法是正确的。 局限性：该算法只考虑将相邻元素的加法替换为乘法，没有考虑更复杂的替换模式（如非相邻元素的替换或多次替换）。虽然这种限制简化了问题，但在某些情况下可能无法得到全局最优解。然而，对于只允许一次替换（且必须是相邻元素）的问题设定，该算法是有效的。
