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题目

思路分析

这个题一看还是一个dp，本月是dp月实锤了？？？
还是那句老话，但凡是看起来模拟能做的都往dp的方向考虑考虑。
在本题中，可以看出，选了nums[i]就不能选加一和减一了，这是最关键的约束条件，我们的dp也应该由此展开。

所以我们统计一下每个数字出现的次数(存放在cal中)。dp的时候自然就是对nums[i]从前向后dp。一共取值范围是10000，也不大。
dp的时候我们有个优势，因为对于dp来说，向后的约束条件是可以直接忽略的，什么叫做向后的约束条件呢，就是nums[i] + 1的元素对我们来说还没遍历到，所以可以直接忽略该条件，只考虑不能取nums[i] - 1即可。

那么这个题目就变成了，10000个数字，最少隔着一个取，问和的最大值。那么这个题目已经变成了一个非常非常简单的入门级动态规划问题。
就直接dp[i] = max(dp[i-1], cal[i]*i+在i-1之前dp能取到的最大值)，为什么要乘最大值不取i-1呢，因为题目的条件呀！
直接就出答案了。
在i-1之前dp能取到的最大值也可以通过循环来计算，也非常简单，在i循环完成之后，再把dp[i-1]和改值取个最大值即可。
这个也称为延迟最大值，计算也非常方便。而且这个res本身也可以作为返回值，只需要和最后一项dp比较一下即可

Rust代码

impl Solution {
    pub fn delete_and_earn(nums: Vec<i32>) -> i32 {
        let mut dp = [0; 10001];
        for num in nums {
            dp[num as usize] += num;
        }
        let mut res = 0;
        for i in 1..=10000 {
            dp[i] = dp[i - 1].max(dp[i] + res);
            res = res.max(dp[i - 1]);
        }
        res.max(dp[10000])
    }
}

C++代码

class Solution {
public:
    int deleteAndEarn(vector<int>& nums) {
        int dp[10001] = {0};
        for (auto & num : nums) dp[num] += num;
        int res = 0;
        for (int i = 1; i <= 10000; ++i) {
            dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i] + res);
            res = max(res, dp[i - 1]);
        }
        return max(res, dp[10000]);
    }
};