Leetcode 3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays

• [Leetcode 3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays](#Leetcode 3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays)
  • [1. 解题思路](#1. 解题思路)
  • [2. 代码实现](#2. 代码实现)

• 题目链接：3196. Maximize Total Cost of Alternating Subarrays

1. 解题思路

这一题就是一个动态规划，只需要考虑每一个元素作为开始和处于序列当中的二元态即可，其中，如果处在序列当中但刚好在奇数的位置，那么两种情况刚好可以归并。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def maximumTotalCost(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        
        @lru_cache(None)
        def dp(idx, stat):
            if idx >= n:
                return 0
            if stat == 0:
                return nums[idx] + dp(idx+1, 1)
            else:
                return max(nums[idx] + dp(idx+1, 1), -nums[idx] + dp(idx+1, 0))
            
        return dp(0, 0)

提交代码评测得到：耗时881ms，占用内存287.9MB。