最大长度子序列，相邻元素之间的差为0或1

最大长度子序列是指在一个数组或者序列中，找出一个最长的连续子序列，使得子序列中每个元素之间的差为0或1。这个问题可以使用动态规划来解决。

算法实现

定义状态 dp[i] 为以第i个元素结尾的最大长度子序列长度。转移方程为：

dp[i] = max(dp[j]) + 1
其中 0 <= j < i, nums[i] = nums[j] 或 nums[i] = nums[j] - 1

最终的答案即为 max(dp[i])。

Python 代码实现如下：

def findSubSeq(nums):
    if not nums:
        return 0

    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[i] == nums[j] or nums[i] == nums[j]-1:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)

    return max(dp)

该算法的时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。

测试样例

下面是对于给定数组 [1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5] 的最大长度子序列的测试样例：

assert findSubSeq([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5]) == 6