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给你一个整数数组 rewardValues，长度为 n，代表奖励的值。

最初，你的总奖励 x 为 0，所有下标都是 未标记 的。你可以执行以下操作 任意次 ：

• 从区间 [0, n - 1] 中选择一个 未标记 的下标 i。
• 如果 rewardValues[i] 大于 你当前的总奖励 x，则将 rewardValues[i] 加到 x 上（即 x = x + rewardValues[i]），并 标记 下标 i。

以整数形式返回执行最优操作能够获得的 最大 总奖励。

这题目其实是个非常明显的背包问题，只不过是稍微改了一下的0-1背包问题，所以很明显是个动态规划(dp)题，但可惜我太久没写题目了，已经不会dp了。（不，明明是因为晚上的时候脑子不清醒转不动）

最后是稍微借助了一下题目下方的提示才写出来的。

dp嘛，能找到状态转移方程，题目就算解决一半了，所以重点在于我们的状态转移方程要怎么确定。

我们可以设计dp[i][j]=1表示我们有 i 个物品，可以获得 j 的奖励。那么，最后要求的就是dp[n-1]那一行最大的满足dp[n-1][j]=1的 j 。

那dp[i-1]怎么的值要怎么转移到dp[i]呢？如果我们不选第i个物品，那肯定dp[i]=dp[i-1]。而如果我们要选第i个物品呢？我们知道，只有手上的奖励值比rewardValues[i]

的值小的时候，我们才可以

选择

首先，因为这个题只需要求最大的总奖励，对具体选的物品编号没有要求，所以我们完全可以先排个序，而且排序之后也可以更方便进行选择。

然后，因为每次选择的奖励值必须大于你手上的奖励值，所以我们绝对不可能选择两个奖励值一样的物品，所以我们可以对输入数据进行一次去重。