1. 求连续子序列的和，必然采用前缀和的思想。
2. 所有连续子序列的最大值，肯定是至少以某一结点i为头/尾扫一遍整个序列。
3. 但是对于某一个序列尾结点i，我们之前枚举尾结点的时候已经扫过i前面的数了，再扫一遍岂不是很丑陋的O(n^2)。
4. 单调队列就是用来优化这种问题的方法。

对于从左到右扫描的 k < j < i ，如果S[j] <= S[k]，对于右节点 i ，完全没必要再考虑k了。一是因为 同样的 S[i] 减去更小的 左端点前缀和 S[j] 得到的 序列和 肯定更大；二是因为 j 更靠右边，存活的时间更长。

因此，在我们从左到右扫描的过程中，采用一个队列来保存 扫描过的 结点 i ，要求S[i] 单调递增。

而在寻找最大连续子区间的时候，只需要找到队列首位（且满足序列长度小于等于M）的那个，就一定是左端点的最优解。由于每个元素只入队/出队一次，所以时间复杂度是O(N)。

单调队列的优化思想是：在O(n)的时间复杂度下，减少另一端点的枚举范围，使时间复杂度从O(n^2)降低到O(n)，妙就妙在维护队列的单调性不需要太多多余操作，只需将队列元素和当前元素对比并判断是否出队即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int n,m;
const int N = 3e5+10;

int a[N];
int sum[N];
int q[N];

int main()
{
    scanf("%d %d",&n,&m);

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        sum[i] = sum[i-1] + a[i];
    }

    int hh = 0,tt = 0;
    int res = -0x3f3f3f3f;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        while(hh<=tt && (i-q[hh])>m) hh++;  //注意前缀和的性质！，sum[i] - sum[q[hh]]表示的是区间，[q[hh]+1,i]，所以这里的闭区间算长度不加1！
        res = max(res, sum[i] - sum[q[hh]]);
        while(hh<=tt && sum[q[tt]] >= sum[i]) tt--;
        q[++tt] = i;
    }

    cout<<res<<endl;

    return 0;
}