2. 用動態規劃，求出在刪除數字 i 後的子陣列最大值，存入新陣列中
3. 迴圈遍歷 dp[ ] 陣列，找出刪除一數後子陣列的最大值max_delete
4. 比較 max_delete 和 max_right_left ，得到最大值。
圖示解題
力扣 刪除一次得到子陣列最大和（動態規劃）
給你乙個整數陣列，返回它的某個 非空 子陣列（連續元素）在執行一次可選的刪除操作後，所能得到的最大元素總和。
換句話說，你可以從原陣列中選出乙個子陣列，並可以決定要不要從中刪除乙個元素（只能刪一次哦），（刪除後）子陣列中至少應當有乙個元素，然後該子陣列（剩下）的元素總和是所有子陣列之中最大的。
注意，刪除乙個元素後，子陣列 不能為空。
示例 1：
輸入：arr = [1,-2,0,3]
輸出：4
解釋：我們可以選出 [1, -2, 0, 3]，然後刪掉 -2，這樣得到 [1, 0, 3]，和最大。
示例 2：
輸入：arr = [1,-2,-2,3]
輸出：3
解釋：我們直接選出 [3]，這就是最大和。
示例 3：
輸入：arr = [-1,-1,-1,-1]
輸出：-1
解釋：最後得到的子陣列不能為空，所以我們不能選擇 [-1] 並從中刪去 -1 來得到 0。
我們應該直接選擇 [-1]，或者選擇 [-1, -1] 再從中刪去乙個 -1。
要解上面那道題，首先要先會寫這道題：
連續子陣列的最大和
輸入乙個 非空 整型陣列，陣列裡的數可能為正，也可能為負。
陣列中乙個或連續的多個整數組成乙個子陣列。
求所有子陣列的和的最大值。
要求時間複雜度為o(n)。
樣例輸入：[1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5]
輸出：18
c**本題說明可以刪除乙個數字，即找出這個陣列中的某一數字x，用 x左邊剩餘陣列的最大值 + x右邊剩餘陣列的最大值 用動態規劃儲存在乙個新陣列中，從而找出此陣列中的最大值。
例如：求這個陣列刪除一數後的最大子陣列：
從第2位數開始遍歷（即 x 為 -2 ）：
按照上面的思路，就會得到這樣的結果：
而通過求連續子陣列的最大和，即可求到
左邊陣列[1]的最大值為 1 ;
右邊[0, 3]的最大值為 3 ;
所以在刪除 -2 後，此陣列的最大值為 1 + 3 = 4。
然後繼續遍歷。
（1）左邊子陣列最大和
for
(i =
1; i < n; i++
)
for
(i = n -
2;i >=
0; i--
)
dp[0]
= left[0]
+ right[2]
for(i =
1;i < n -
1; i++
)
輸入：[1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5]
從圖中可以找到 max_right_left = 18
而 dp[ ] 數 組 的 max_delete = 22
所以此陣列在刪除第 5 個元素 -4 後，所剩餘陣列第子陣列最大和為 22 。
LeetCode連續子陣列的最大和 動態規劃
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