问题介绍

在给定数组中，我们需要找到一个由K个不同元素组成的子数组，使得它们的和最大。

解决思路

为了解决这个问题，我们可以首先想到使用两层循环，枚举所有K长度的子数组，然后判断这些子数组是否由不同元素组成，并计算它们的和，找到最大值。这种方法的时间复杂度是O(n^2*k)，当n和k的值较大时，这种算法的性能会很差，因此我们需要寻找更加高效的解决办法。

我们可以使用一个滑动窗口，来维护一个由不同元素组成的K长度子数组，然后保持窗口右端不断向右移动，同时不断更新窗口内的不同元素。这里需要使用一个辅助数据结构来记录窗口内出现的所有元素，例如一个哈希表或者一个集合。具体的实现细节可以参考下面的代码片段。

代码实现

下面是一个基于哈希表实现滑动窗口的代码：

def max_sum_of_k_length_subarray(arr, k):
    n = len(arr)
    window = set()
    left = right = 0
    max_sum = float('-inf')
    cur_sum = 0
    while right < n:
        while arr[right] in window or len(window) >= k:
            window.remove(arr[left])
            cur_sum -= arr[left]
            left += 1
        window.add(arr[right])
        cur_sum += arr[right]
        right += 1
        if len(window) == k:
            max_sum = max(max_sum, cur_sum)
    return max_sum

这段代码首先定义了一个哈希集合window和两个指针left和right，其中window用来记录当前窗口内出现的所有元素，left和right用来滑动窗口。同时，我们定义了一个cur_sum变量来记录当前窗口内元素的和，以及一个max_sum变量来保存所有K长度的子数组中，和的最大值。具体实现可以参考代码注释。

总结

通过使用滑动窗口来维护由不同元素组成的K长度子数组，我们可以将时间复杂度优化到O(n)，其中n为输入数组的长度。并且这种算法不仅性能好，而且实现起来也比暴力枚举更为简单和清晰。