如果数组很大，如何优化空间复杂度？

如果数组很大，原解法的空间复杂度较高，因为它使用了二维数组 dp 来存储所有可能的区间得分。为了优化空间复杂度，可以采用滚动数组（Rolling Array）或只保留最近的状态。

一种优化方法是“滑动窗口”策略，只维护两个指针 left 和 right，分别代表当前计算区间左边界和右边界。我们需要记录上一次计算时的左边界和最大得分，以及当前位置的得分。只需保存当前状态、left 到当前位置的最大得分，以及 left 到 right 区间内最大跨度（steps），就能避免一次性存储所有区间信息。

以下是优化后的 C++ 代码：

int jump(int A[], int n) {
    int left = 0, right = 0, maxJump = 0, currentMaxScore = 0;
    
    while (right < n - 1) {
        int maxSteps = min(right + 1, n - 1) - left; // 更新右边界可达的最大跨度
        
        if (maxSteps >= right - left) { // 当前区间最大跨度足以到达终点
            currentMaxScore = max(currentMaxScore, (right - left) * A[left]); // 更新当前区间的最高分
            right++;
        } else { // 否则，尝试跳到新的区间
            currentMaxScore += A[left]; // 加上左端点的分数
            left++; // 移动左边界
            maxJump = max(maxJump, maxSteps);
        }
        
        if (left > maxJump) { // 当左边界超过最大跳跃次数，需要回溯
            currentMaxScore - maxJump - 1]; // 减去旧区间的贡献
            left -= maxJump + 1;
        }
    }
    
    return currentMaxScore;
}

通过这种方法，空间复杂度降到了 O(1)，因为我们只需要常量级别的额外空间。