力扣：可獲得的最大點數 中等速度內存超快

題目描述

五個實例

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提示

🔑解題思路

• 思路1：最開始想到的是 dfs，從最開始的節點出發，要麼選左，要麼選右，選擇了一邊之後如果還能選，那再繼續上述過程，這不就是一棵樹，然後就按dfs寫的，但在用例較長的情況下超時了，只通過了 15/40 的樣例。思路1只是提供一種思考的思路，耗時過多，沒法通過本題。
• 思路2：逆向思維，按題中意思取左取右得最大值，反過來就是求中間連續子數組得和最小,由於要取 k 張牌，所以反過來就是在中間找連續的長度爲 len(carPoints)-k 的子數組使其和最小，滑窗將移動 k 次，不斷更新滑窗能得到和的最小值，最後用輸入數組的和減去這個最小值就是結果。主要還是算清楚滑窗的左右邊界和題中已知量的關係，爲了配合理解，大家可以對照下面的 PPT 看一下，第一排各自代表 index，第二行代表對應位置的數值,用的是題中第一個範例。

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SRC

class Solution:
    def maxScore(self, cardPoints: List[int], k: int) -> int:
        if len(cardPoints) == k:  # 如果取的次數等於長度，說明把所有牌都取走，直接返回總和
            return sum(cardPoints)
        # 逆向思維，按題中意思取左取右得最大值，反過來就是求中間連續子數組得和最小
        # 由於要取 k 張牌，所以反過來就是在中間找連續的長度爲 len(carPoints)-k 的子數組使其和最小，這以部分就是滑動窗口
        res_opposite = sum(cardPoints[:len(cardPoints) - k])  # 變量存儲滑窗的最小值，這裏先按初始位置賦初值
        current_sum = res_opposite  # current_sum記錄當前滑窗總和
        left_idx, right_idx = 0, len(cardPoints) - k - 1  # 設定滑窗邊界
        for _ in range(k):  # 滑窗將移動 k 次
            left_idx += 1  # 更新滑窗左右邊界
            right_idx += 1
            # 計算新位置滑窗內值的總和，減去滑窗原來的左邊界，加上滑窗新的右邊界
            current_sum = current_sum - cardPoints[left_idx - 1] + cardPoints[right_idx]  
            res_opposite = min(res_opposite, current_sum)  # 更新最小的滑窗範圍內的和
        return sum(cardPoints) - res_opposite