diff --git "a/Solutions/1646. \350\216\267\345\217\226\347\224\237\346\210\220\346\225\260\347\273\204\344\270\255\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\200\274.md" "b/Solutions/1646. \350\216\267\345\217\226\347\224\237\346\210\220\346\225\260\347\273\204\344\270\255\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\200\274.md"
new file mode 100644
index 00000000..60dbfbb8
--- /dev/null
+++ "b/Solutions/1646. \350\216\267\345\217\226\347\224\237\346\210\220\346\225\260\347\273\204\344\270\255\347\232\204\346\234\200\345\244\247\345\200\274.md"	
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+# [1646. 获取生成数组中的最大值](https://leetcode.cn/problems/get-maximum-in-generated-array/)
+
+- 标签：数组、动态规划、模拟
+- 难度：简单
+
+## 题目大意
+
+**描述**：给定一个整数 $n$，按照下述规则生成一个长度为 $n + 1$ 的数组 $nums$：
+
+- $nums[0] = 0$。
+- $nums[1] = 1$。
+- 当 $2 \le 2 \times i \le n$ 时，$nums[2 \times i] = nums[i]$。
+- 当 $2 \le 2 \times i + 1 \le n$ 时，$nums[2 \times i + 1] = nums[i] + nums[i + 1]$。
+
+**要求**：返回生成数组 $nums$ 中的最大值。
+
+**说明**：
+
+- $0 \le n \le 100$。
+
+**示例**：
+
+- 示例 1：
+
+```Python
+输入：n = 7
+输出：3
+解释：根据规则：
+  nums[0] = 0
+  nums[1] = 1
+  nums[(1 * 2) = 2] = nums[1] = 1
+  nums[(1 * 2) + 1 = 3] = nums[1] + nums[2] = 1 + 1 = 2
+  nums[(2 * 2) = 4] = nums[2] = 1
+  nums[(2 * 2) + 1 = 5] = nums[2] + nums[3] = 1 + 2 = 3
+  nums[(3 * 2) = 6] = nums[3] = 2
+  nums[(3 * 2) + 1 = 7] = nums[3] + nums[4] = 2 + 1 = 3
+因此，nums = [0,1,1,2,1,3,2,3]，最大值 3
+```
+
+- 示例 2：
+
+```Python
+输入：n = 2
+输出：1
+解释：根据规则，nums[0]、nums[1] 和 nums[2] 之中的最大值是 1
+```
+
+## 解题思路
+
+### 思路 1：模拟
+
+1. 按照题目要求，定义一个长度为 $n + 1$ 的数组 $nums$。
+2. 按照规则模拟生成对应的 $nums$ 数组元素。
+3. 求出数组 $nums$ 中最大值，并作为答案返回。
+
+### 思路 1：代码
+
+```Python
+class Solution:
+    def getMaximumGenerated(self, n: int) -> int:
+        if n <= 1:
+            return n
+            
+        nums = [0 for _ in range(n + 1)]
+        nums[1] = 1
+
+        for i in range(n):
+            if 2 * i <= n:
+                nums[2 * i] = nums[i]
+            if 2 * i + 1 <= n:
+                nums[2 * i + 1] = nums[i] + nums[i + 1]
+
+        ans = max(nums)
+        return ans
+```
+
+### 思路 1：复杂度分析
+
+- **时间复杂度**：$O(n)$。
+- **空间复杂度**：$O(n)$。