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題目意譯：
你被給定一個索引值從 0 開始的整數陣列 nums 以及一整數 k 。
你一開始站在索引值 0 的位置。在一次移動中，你在不跑出陣列邊界的情況下最多可以往前 k 步。也就是說，你可以從索引值 i 跳到位於範圍 [i + 1, min(n - 1, i + k)] （含端點）的任意索引值上。
你想要抵達陣列的最後一個位置（索引值 n - 1）。你的分數為你在陣列中拜訪的所有索引值 j 之 nums[j] 之總和。
回傳你所能得到的最大分數值。
限制：
1 ≦ nums.length 、 k ≦ 10 ^ 5
-10 ^ 4 ≦ nums[i] ≦ 10 ^ 4
範例測資：
範例 1：
輸入： nums = [1,-1,-2,4,-7,3], k = 2
輸出： 7
解釋： 你可以選擇你的跳躍，形成一序列為 [1,-1,4,3]（如上底線部分）。總和為 7。
範例 2：
輸入： nums = [10,-5,-2,4,0,3], k = 3
輸出： 17
解釋： 你可以選擇你的跳躍，形成一序列為 [10,4,3]（如上底線部分）。總和為 17。
範例 3：
輸入： nums = [1,-5,-20,4,-1,3,-6,-3], k = 2
輸出： 0
解題思維：
這題可以用動態規劃（Dynamic Programming，DP）來求得答案。令 D[i] 為 nums[0] 到 nums[i] 所能獲得的最大分數。而很明顯地，遞迴式為
D[0] = nums[0]、
D[i] = nums[i] + max(D[0], D[1], ……, D[i - 1]) 對於 i < k、
D[i] = nums[i] + max(D[i - k], D[i - k + 1], ……, D[i - 1]) 對於 i ≧ k 。
也就是每個位置 i 的最大分數值都是往前最多 k 個位置去找最大分數值，然後將該值加上 nums[i] 即可求得。
因此接下來的問題是：要怎麼快速地求得往前最多 k 個位置中的最大值（畢竟不能直接暴力去找）？
而我們可以使用雙端佇列 Q（Double-Ended Queue，簡稱 deque）來儲存前 k 個位置的索引值，而我們要維護 Q 使得 Q 中每個索引值對應的數值皆大於等於下一個索引值對應的數字。
如此一來，Q.front()（即 Q 的左側/前端）這個索引值對應的數值即是前 k 個位置裡面最大者；而 Q.back()（即 Q的右側/尾端）為最小值。
接著我們從 i = 0 開始掃到 i = nums.length - 1。對於每個 i ，令 D[i] = Q.front() + nums[i]（如果 Q 為空則為，nums[i] 本身）。
然後判斷 Q 是否非空且 D[Q.back()] 是否小於 D[i]，如果是則代表 D[Q.back()] 絕對不可能在求值過程中派上用場（因為它暨比 D[i] 小，又比 i 接近 i - k 這個範圍（也就是比 D[i] 更早會離開「前 k 個位置」）），因此我們將 Q.back() 這個元素移除掉。重複此步驟直到條件之一不符合為止。
此時我們將索引值 i 推入到 Q 的尾端。然後判斷 Q.front() + k 是否等於 i。如果是則代表當我們進行到下一個索引值 i + 1 時，此時的最大值 Q.front() 就不再有用了（超出前 k 個之範圍）。因此我們此時需要將 Q.front() 移除掉。
因此到最後便可以求得 D[nums.length - 1] 之值，而此即為所求。
此次分享到此為止，如有任何更加簡潔的想法或是有說明不清楚之地方，也煩請各位大大撥冗討論。
