最大化数组中K个角元素的总和

在一个数组中，如果我们想要找到最大的K个元素的话，我们可以考虑使用堆来实现。由于堆的特性可以在O(log n)的时间内找到最大的元素，所以我们可以使用堆来维护一个大小为K的堆，然后将数组中所有的元素都加入到堆中，最后计算堆中元素的和即可。

使用Python语言实现该算法的代码如下所示：

import heapq

def max_k_elements_sum(nums, k):
    """
    查找数组中最大的K个元素并返回它们的总和
    """
    max_heap = heapq.nlargest(k, nums)
    return sum(max_heap)

测试样例

assert max_k_elements_sum([5, 6, 1, 7, 3, 9], 3) == 22
assert max_k_elements_sum([2, 4, 6, 8, 10], 4) == 28
assert max_k_elements_sum([1, 2, 3, 4, 5], 5) == 15

在上述代码中，我们使用了Python的heapq模块中的nlargest函数来实现了堆的效果。这个函数接受两个参数，一个是需要选出的元素数量，另一个是待选元素所在的迭代器。这个函数可以快速找到最大的K个元素并以列表的形式返回。

最后，我们只需要将这K个元素的和直接返回即可。

总的来说，这个算法的时间复杂度为O(nlogk)，即堆的插入和删除操作需要O(logk)的时间，而最多需要进行n次操作，因此总的时间复杂度为O(nlogk)。同时，这个算法也只需要使用O(k)的额外空间来存储堆。

因此，当需要找到一个数组中最大的K个元素时，可以使用这个算法来实现。