给你 nums ，它是一个大小为 2 * n 的正整数数组。你必须对这个数组执行 n 次操作。 在第 i 次操作时（操作编号从 1 开始），你需要： 选择两个元素 x 和 y 。 获得分数 i * gcd(x, y) 。 将 x 和 y 从 nums 中删除。 请你返回 n 次操作后你能获得的分数和最大为多少。 函数 gcd(x, y) 是 x 和 y 的最大公约数。

您可以使用贪心算法来解决此问题。

在每次操作中，您都应该尽可能选择两个元素 x 和 y，使得它们的最大公约数尽可能大。因为这样能使得获得的分数尽可能多。

为了使最大公约数尽可能大，您应该优先选择两个数字中较小的数字。因为如果两个数字都较小，那么它们的最大公约数就会更大。

因此，在每次操作中，您应该优先选择数组 nums 中最小的两个数字。然后按照从 1 到 n 的顺序依次计算每次操作获得的分数，并将它们相加。这样就可以得到最终的答案。

例如，假设 nums 是 [8, 12, 4, 10]，那么您应该这样进行操作：

- 第一次操作：选择 4 和 8，得分为 1 * gcd(4, 8) = 1 * 4 = 4。删除 4 和 8 后，数组变为 [12, 10]。
- 第二次操作：选择 10 和 12，得分为 2 * gcd(10, 12) = 2 * 2 = 4。删除 10 和 12 后，数组为空。

总分数为 4 + 4 = 8。

请注意，在这种情况下，如果您选择的顺序不同，最终得分也可能不同。例如，如果您先选择 12 和 10

相关问题

实现一个函数，输入一个正整数数组nums和一个正整数N，输出和为N的连续子数组个数

可以使用滑动窗口的思想来解决这个问题，具体实现如下：

def findSubarray(nums, N):
    count = 0
    left = 0
    right = 0
    sum = 0
    while right < len(nums):
        sum += nums[right]
        while sum > N:
            sum -= nums[left]
            left += 1
        if sum == N:
            count += 1
        right += 1
    return count

这个函数的时间复杂度为O(n)，其中n是数组nums的长度。

输入一个正整数数组nums和一个正整数N，输出和为N的连续紫数组个数

这是一个算法问题，我可以回答。可以使用滑动窗口的方法来解决该问题。具体实现可以参考以下代码：

def find_continuous_nums(nums, N):
    res = 0
    left, right = 0, 0
    curr_sum = 0
    while right < len(nums):
        curr_sum += nums[right]
        while curr_sum > N:
            curr_sum -= nums[left]
            left += 1
        if curr_sum == N:
            res += 1
            curr_sum -= nums[left]
            left += 1
        right += 1
    return res

该函数的时间复杂度为O(N)，其中N是数组的长度。