找到最长的子数组，使得相邻元素之间的差异为 K

在解决子数组相关问题时，我们通常可以使用滑动窗口或动态规划等技巧。

对于本题而言，我们可以使用滑动窗口的思想来解决。具体步骤如下：

1. 定义两个指针 left 和 right，表示当前子数组的左右端点，初始值均为 0；
2. 定义一个变量 maxLength，表示最长子数组的长度，初始值为 0；
3. 循环遍历数组：
   • 如果当前元素与左端点元素的差等于 K，将右端点向右移动一位，更新 maxLength；
   • 如果当前元素与右端点元素的差等于 K，将左端点向右移动一位，更新 maxLength；
   • 如果当前元素与左、右端点元素的差都不等于 K，将左、右端点都向右移动一位，继续循环；
4. 返回 maxLength。

代码示例（Python）：

def find_subarray(nums, k):
    left = right = maxLength = 0
    while right < len(nums):
        diff = nums[right] - nums[left]
        if diff == k:
            maxLength = max(maxLength, right - left + 1)
            right += 1
        elif diff < k:
            right += 1
        else:
            left += 1
    return maxLength

以上代码的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

若需要使用动态规划来解决此题，我们可以定义一个一维数组 dp，其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的最长子数组长度。当 nums[i] - nums[j] = k（j < i）时，有 dp[i] = dp[j] + 1；否则，有 dp[i] = 1。最终结果为 dp 中的最大值。

代码示例（Python）：

def find_subarray(nums, k):
    dp = [1] * len(nums)
    maxLength = 0
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i):
            if nums[i] - nums[j] == k:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
        maxLength = max(maxLength, dp[i])
    return maxLength

以上代码的时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(n)。

总之，在解决子数组相关问题时，我们需要考虑问题的特殊性质，并选择相应的算法来解决问题。