用Python3写出上述代码

以下是使用 Python 3 编写的 `getMaximumSum` 函数，采用了动态规划策略：

def getMaximumSum(factor, data, x):
    # 滚动数组大小设置为 (x+1) x (len(factor)+1)
    dp = [[0] * (len(factor) + 1) for _ in range(x + 1)]

    # 空数组情况
    if x == 0:
        return 0

    # 初始化边界条件
    for i in range(len(factor)):
        dp[0][i + 1] = data[i]

    # 动态规划核心部分
    for i in range(1, len(data)):
        for j in range(1, min(x + 1, len(factor) + 1)):
            # 选择当前位置的元素并加上之前列的最大值
            dp[j][i] = max(dp[j][i - 1], data[i] + dp[j - 1][i - 1])

    # 返回最大总和
    return dp[x][len(factor)] if dp[x][len(factor)] != 0 else -1

在这个代码中，我们首先创建了一个动态规划表 `dp`，接着初始化了基本情况。然后，我们逐步填充 `dp` 表格，直到得到所需的 `x` 个元素和整个矩阵的长度。最后，检查是否找到了有效的解（非零值），如果没有，则返回 `-1`。