由与给定数组相同数量的不同元素组成的K长度子数组的最大和

这个主题是要求在一个给定的数组中，从中取出长度为K的子数组，并且其中的元素不重复，求这样的子数组中元素的和的最大值。

解题思路

为了解决这个问题，我们可以使用滑动窗口的方法来处理。我们可以用一个长度为K的滑动窗口，来处理从数组中取出的子数组。如何保证滑动窗口里的元素不重复呢？我们可以用一个哈希表来存储当前滑动窗口中的元素，如果有元素重复，则移动左边的指针，直到滑动窗口中的元素都不重复为止。

具体做法如下：

1. 定义一个哈希表，用来存储当前滑动窗口中的元素以及它们在滑动窗口中的索引。
2. 定义滑动窗口左右两个指针，初始位置都为0。
3. 定义一个变量max_sum，用来存储最大的子数组元素和，初值为0。
4. 从左到右依次遍历数组中的元素，对于每一个元素：
   1. 如果当前滑动窗口中没有这个元素，则将它加入哈希表，并更新max_sum的值。
   2. 如果当前滑动窗口中已经有这个元素了，则移动左指针，直到滑动窗口中不包含这个元素为止，并更新max_sum的值。
5. 最后返回max_sum的值即可。

代码实现

下面是使用Python语言实现的代码：

def max_sum_of_subarray(arr, k):
    left, right = 0, 0
    window = {}
    max_sum = 0
    while right < len(arr):
        if arr[right] not in window or window[arr[right]] < left:
            window[arr[right]] = right
            if len(window) == k:
                max_sum = max(max_sum, sum(arr[left:right+1]))
                if arr[left] in window:
                    del window[arr[left]]
                left += 1
            right += 1
        else:
            left = window[arr[right]] + 1
            window[arr[right]] = right
            right += 1
    return max_sum

总结

通过使用滑动窗口的方法，我们可以很方便地处理由与给定数组相同数量的不同元素组成的K长度子数组的最大和问题。但是，需要注意的是，如果K的值比较大，可能会导致时间复杂度比较高，因为需要不断地检查滑动窗口中是否包含重复元素。因此，在实际应用中，需要根据具体的问题来选择合适的算法和数据结构来解决问题。