你好，我是阿西莫夫。

在生物学中，生存是一场关于能量的精密计算。最佳觅食理论（Optimal Foraging Theory） 告诉我们，动物在觅食时总是试图以最小的能量消耗（搜索、捕获、处理）换取最大的能量摄入。

对于捕食者来说，每一次捕猎都是一次剧烈的无氧运动，会产生大量的乳酸，需要时间恢复。这就引出了一个有趣的决策问题：是连续捕猎小猎物，还是休息一下，为了下一顿大餐蓄力？

为了考察**一维动态规划（1D DP）**中经典的“打家劫舍（House Robber）”模型，我将其包装成了这道关于猎豹捕猎策略的题目。

[OI 题库] 猎豹的“最佳觅食”策略 (The Leopard's Optimal Hunt)

题目背景

“在塞伦盖蒂大草原上，每一焦耳的能量都关乎生死。”

一只猎豹正潜伏在灌木丛中，观察着前方一条兽径上依次经过的猎物。 根据经验，猎豹估算出了捕获第 $i$ 个位置上的猎物能获得的净能量值 $E_i$（能量摄入减去消耗）。

然而，猎豹的生理机能有限制：剧烈奔跑后必须休息。 如果猎豹在第 $i$ 个位置发起攻击并捕获了猎物，它的肌肉会产生乳酸堆积，导致它无法在相邻的第 $i+1$ 个位置再次发起攻击。它必须至少跳过一个位置，才能进行下一次捕猎。

作为这只精明的猎豹，请你规划攻击方案，使得获得的总净能量值最大。

题目描述

给定一个长度为 $N$ 的数组 $E$，其中 $E_i$ 表示第 $i$ 个位置猎物的能量值。 你需要从中选择若干个猎物进行捕获，要求任意两个被选中的猎物不能相邻（即如果你选了下标 $i$，就不能选 $i-1$ 和 $i+1$）。

请计算能获得的最大总能量值。

输入格式

第一行一个整数 $N$，表示猎物的位置数量。 第二行 $N$ 个整数 $E_1, E_2, \dots, E_N$，表示每个位置的猎物能量值。

输出格式

一个整数，表示最大总能量。

样例数据

样例 1

4
1 2 3 1

4

解析：

• 选择位置 1 (能量1) 和位置 3 (能量3)。总和 = 4。
• (如果选位置 2，就不能选 1 和 3，只能得 2。如果选位置 2 和 4，得 2+1=3。最大还是 4。)

样例 2

5
2 7 9 3 1

12

解析：

• 最优策略是选位置 1 (能量2)、位置 3 (能量9)、位置 5 (能量1)。
• 总和 = $2 + 9 + 1 = 12$。
• (注意：不能同时选 7 和 9，因为它们相邻。)

数据范围

• $1 \le N \le 100,000$
• $0 \le E_i \le 10^9$
• 注意：总能量可能会超过 int 范围，请使用 long long。