将数组拆分为子数组，使其最大值和最小值之间的差值之和最大

当我们需要将一个数组拆分为多个子数组，使得每个子数组中的最大值和最小值之间的差值之和最大时，可以使用贪心算法来解决。

算法思路

1. 将数组升序排列；
2. 初始化子数组的开始位置为 0，并设定一个变量 max_diff_sum，用来保存所有子数组中最大值和最小值之间差值之和的最大值；
3. 遍历数组，对于每一个数都做如下处理：
   • 如果当前数和前一个数具有相同的值，则跳过当前数；
   • 否则，将当前位置作为子数组的结束位置，计算当前子数组中最大值和最小值之间的差值，将其加入 diff_sum 中；
   • 如果 diff_sum 大于 max_diff_sum，则更新 max_diff_sum 的值；
   • 将当前位置赋值给开始位置，重新开始计算下一个子数组。

代码实现

def split_array(arr):
    arr.sort()
    start = 0
    max_diff_sum = 0
    for i in range(len(arr)):
        if i > 0 and arr[i] == arr[i-1]:
            continue
        diff_sum = max(arr[start:i+1]) - min(arr[start:i+1])
        max_diff_sum = max(max_diff_sum, diff_sum)
        start = i
    return max_diff_sum

总结

贪心算法的思路简单，实现也相对容易，但需要注意的是排序的过程，因为后面的计算过程完全依赖于数组的升序排列。我们可以结合一些优化操作，如缩短计算 diff_sum 的时间复杂度等，进一步提升算法的效率。