本文主要是介绍力扣--动态规划1027.最长等差数列，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
思路分析：
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使用动态规划的思想，定义二维数组
dp，其中dp[i][j]表示以nums[i]为结尾，公差为(j-1000)的等差数列长度。为了适应负数的情况，将公差的范围设为[-1000, 1000]，并且加上1000作为数组索引。 -
初始化
result为0，用于存储最终的最长等差数列长度。 -
使用两层循环遍历数组，对于每一对(i, j)，计算它们的差值
diff = nums[j] - nums[i] + 1000。 -
更新
dp[j][diff]为dp[i][diff] + 1，表示当前等差数列的长度比前一个等差数列长度多1。 -
在每次更新
dp[j][diff]时，都更新一下result，取当前长度和之前的最大长度的较大值。 -
最终返回
result作为结果，表示整个数组中最长的等差数列长度。
class Solution {
public:int longestArithSeqLength(vector<int>& nums) {// 获取数组长度int n = nums.size();// 创建一个二维动态规划数组，dp[i][j]表示以nums[i]为结尾，公差为(j-1000)的等差数列长度// 为了适应负数的情况，将公差的范围设为[-1000, 1000]，并且加上1000作为数组索引vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2002, 1));// 用于存储最终结果int result = 0;// 遍历数组，计算dp数组的值for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {// 计算当前等差数列的公差int diff = nums[j] - nums[i] + 1000;// 更新dp数组dp[j][diff] = dp[i][diff] + 1;// 更新最终结果result = max(result, dp[j][diff]);}}// 返回最终结果return result;}
};
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