给定序列a, 设你选择了k个位置,从小到大依次为C1,C2,…,Ck,则需要满足对每个i都有 C[i+1]-C[i] = a[c[i+1]] - a[c[i]], 你需要最大化所选位置对应的权值和。

这个问题描述的是一个经典的动态规划（Dynamic Programming）问题，通常被称为“滑动窗口最大和”或“区间和问题”。给定一个整数数组 `a` 和一个整数 `k`，你需要选择 `k` 个连续的位置，使得这些位置上相邻元素之间的差等于对应差值的绝对值。

具体来说，对于每个索引 `i`（从 0 到 `n-k`），你可以在位置 `C[i]` 到 `C[i]+k-1` 上计算当前子数组的和，并要求满足 `|a[C[i+1]] - a[C[i]]|`。要找到最大的和，你可以使用动态规划的方法构建一个状态转移方程，其中 `dp[i]` 表示前 `i+1` 个位置选择 `k` 个连续子数组能得到的最大和。

以下是一个基本的动态规划解决方案：

int maxSum(int a[], int n, int k) {
    vector<int> dp(n - k + 1);
    for (size_t i = 0; i < n - k + 1; ++i) {
        dp[i] = a[i];
        if (i >= k - 1) {
            // 更新dp[i]，考虑当前位置和前一个位置的差
            dp[i] += dp[i - k + 1] - abs(a[i] - a[i - k]);
        }
    }
    return *max_element(dp.begin(), dp.end());
}

在这个解决方案中，`abs(a[i] - a[i - k])` 计算了两个位置间的差值的绝对值，然后根据差值更新 `dp` 数组中的值。`*max_element(dp.begin(), dp.end())` 最后返回整个范围内的最大和。