的问题可以通过动态规划来解决。
动态规划是一种解决问题的算法思想,它将问题分解为子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。
对于这个问题,我们可以定义一个动态规划数组dp,其中dp[i]表示以第i个数字结尾的连续段中选取相同数字的最大和。
我们可以通过以下递推关系来计算dp数组的值:
最终,我们可以遍历整个数组nums,计算出dp数组的最大值,即为所求的最大和。
以下是一个示例代码:
def max_sum(nums):
n = len(nums)
dp = [0] * n
dp[0] = nums[0]
max_sum = dp[0]
for i in range(1, n):
if nums[i] == nums[i-1]:
dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
else:
dp[i] = nums[i]
max_sum = max(max_sum, dp[i])
return max_sum
nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
result = max_sum(nums)
print(result)
在这个示例中,输入数组nums为[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],最大和为4+4+4+4=16。
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