Для решения задачи мы будем использовать подход динамического программирования. Сначала создадим двумерный массив dp размером (len(nums) + 1) x (len(nums) + 1), где dp[i][j] будет содержать максимальное значение для выражения nums[s] - nums[r] + nums[q] - nums[p], где p, q, r и s - индексы слайса, а s > r > q > p. Затем мы заполняем этот массив в цикле. Идея состоит в том, чтобы сначала пройти по массиву и заполнить его значениями для всех возможных пар r и s (сохраняем только максимальное значение для каждой пары). Затем мы проходим по массиву еще дважды, заполняя значения для q и p. Алгоритм заполнения dp[i][j]: 1. Используем два указателя - j и i+1. 2. Значение dp[i][j] вычисляется как максимум из двух величин: а. dp[i][j-1] - nums[j-1] - это значение мы получаем, если не берем числа nums[j] и nums[j-1] в выражение. b. maxSum + nums[j-1] - это значение мы получаем, если берем числа nums[j] и nums[j-1] в выражение, где maxSum - это максимальное значение dp[p][q] для всех p < j-1 и q < j-1. Теперь мы можем пройти по массиву dp еще дважды, чтобы заполнить значения для q и p: 1. Значение dp[i][j] вычисляется как максимум из двух величин: a. dp[i][j-1] + nums[j-1] - это значение мы получаем, если не берем число nums[j-1] в выражение. b. maxSum - nums[j-1] - это значение мы получаем, если берем число nums[j-1] в выражение, где maxSum - это максимальное значение dp[p][q] для всех p < j-1 и q < j-1. На последнем шаге мы возвращаем значение dp[len(nums)][len(nums)], которое содержит максимальное значение выражения. Временная сложность алгоритма составляет O(n^2), где n - длина слайса nums. Это потому, что нам нужно пройти по массиву dp размером (n+1) x (n+1) и заполнить каждую ячейку за постоянное время O(1).