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当时看到这道题时，数据量确实很大，感觉无从下手。后来看了大佬的讲解视频后才知道，这其实是一道线性动态规划的问题。这让我对线性DP的思路有了更深入的理解，感觉收获颇大。

首先，题目中的每栋楼的最大高度受到左边和右边两个限制。为了处理这些限制，我们预处理出了两个数组f和g。f[i]表示从左边到第i栋楼的截距最小值，g[i]则是从右边到第i栋楼的截距最小值。这两个预处理步骤非常关键，因为它们帮助我们在后续计算中快速找到每栋楼的限制条件。

接下来，我们将所有楼的高度排序，并确保最后一栋楼的高度不超过n-1。如果不存在第n栋楼的限制条件，我们就补加一个。这一步骤确保了我们有一个有序的数组，方便后续的计算。

然后，我们初始化两个数组f和g，长度为m+1，其中m是预处理后的楼的数量。f[0]被设为-1，因为第一栋楼的高度是0，因此截距是-1。之后，对于每栋楼i，我们计算f[i]为min(f[i-1], b)，其中b是该楼的截距。同样地，从右向左遍历，计算g[i]为min(g[i+1], b)，b同样是该楼的截距。

在计算最大高度时，我们需要考虑每栋楼的左右限制。对于第i栋楼，最大高度是min(x + f[i], -x + g[i])，其中x是该楼的位置坐标。同时，为了确保相邻两个楼的高度不超过它们的限制，我们需要检查正负两条对角线的交点是否在有效范围内。如果满足条件，则更新最大高度。

通过预处理和动态规划结合，我们有效地降低了数据量，避免了暴力枚举的复杂度，使得问题变得更加可解。这也让我对线性DP在处理受限条件的问题中的应用有了更深的理解，非常有收获。

整个过程通过预处理和动态规划结合，高效地解决了问题，找到了最大可能的建筑高度。这不仅提高了效率，也为类似的问题提供了思路和方法。