Mike应对Harvey案件分组挑战：最大化利益差值

根据Harvey的要求，Mike需要将N个新案件分组，使得每个组内案件个别利益值的最大与最小值之间的差额最大化。为了解决这个问题，可以使用动态规划的方法。 首先，我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示前i个案件能够得到的最大利益值总额。对于每个案件i，我们需要找到它所属的组，使得该组内案件个别利益值的最大与最小值之间的差额最大化。 对于第i个案件，我们可以选择将其与前面的某个案件j放在同一组内，或者将其作为单独的一组。如果将其与前面的案件j放在同一组内，那么该组的利益值总额为dp[j-1]加上该组内案件个别利益值的最大与最小值之间的差额。如果将其作为单独的一组，那么该组的利益值总额为0。 因此，我们可以得到状态转移方程： dp[i] = max(dp[j-1] + max_val - min_val, dp[i-1]) 其中，max_val表示第j到第i个案件中的最大利益值，min_val表示第j到第i个案件中的最小利益值。 最终，dp[N]即为所求的结果，表示前N个案件能够得到的最大利益值总额。 通过动态规划的方法，Mike可以根据这个方程计算出最大利益值总额，并将案件分组，使得利益值总额最大化。