1. 题目链接：978. 最长湍流子数组
2. 题目描述：
给定一个整数数组
arr，返回arr的 最大湍流子数组的长度 。如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是 湍流子数组 。
更正式地来说，当
arr的子数组A[i], A[i+1], ..., A[j]满足仅满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：
若
i <= k < j：
- 当
k为奇数时，A[k] > A[k+1]，且- 当
k为偶数时，A[k] < A[k+1]；或
若
i <= k < j：
- 当
k为偶数时，A[k] > A[k+1]，且- 当
k为奇数时，A[k] < A[k+1]。示例 1：
输入：arr = [9,4,2,10,7,8,8,1,9] 输出：5 解释：arr[1] > arr[2] < arr[3] > arr[4] < arr[5]示例 2：
输入：arr = [4,8,12,16] 输出：2示例 3：
输入：arr = [100] 输出：1提示：
1 <= arr.length <= 4 * 1040 <= arr[i] <= 109
3. 解法（动态规划）：
3.1 算法思路：
1. 状态表示：
f[i]表示：以i位置元素为结尾的所有子数组中，最后呈现上升状态下的最长湍流数组的长度
g[i]表示：以i位置元素为结尾的所有子数组中，最后呈现下降状态下的最长湍流数组的长度
2. 状态转移方程：
对于i位置的元素 arr[i]，又下面两种情况：
arr[i]>arr[i-1]：如果i位置的元素比i-1位置的元素大，说明接下来应该去找i-1位置结尾，并且i-1位置元素比前面一个元素小的序列，那就是g[i-1]，更新f[i]位置的值：f[i]=g[i-1]+1arr[i]<arr[i-1]：如果i位置的元素比i-1位置元素小，说明接下来应该找i-1位置结尾，并且i-1位置元素比前一个元素大的序列，那就是f[i-1]。更新g[i]位置的值：g[i]=f[i-1]+1arr[i]=arr[i-1]:不构成湍流数组
3. 初始化：
所有的元素单独都能构成一个湍流数组，因此可以将 dp表内所有元素初始化为1
由于用到前面的状态，因此我们循环的时候从第二个位置开始即可
4. 填表顺序：
从左往右，两个表一起填
5. 返回值：
返回两个dp表里面的最大值，我们可以在填表的时候，顺序更新一些最大值
3.2 C++算法代码：
class Solution {
public:
// 计算数组中最大的湍流子数组的长度
int maxTurbulenceSize(vector<int>& arr) {
int n = arr.size(); // 获取数组长度
vector<int> f(n, 1), g(n, 1); // 初始化两个辅助数组f和g，初始值都为1
int ret = 1; // 初始化最大湍流子数组长度为1
for (int i = 1; i < n; i++) {
// 如果当前元素大于前一个元素，更新f[i]
if (arr[i - 1] < arr[i]) {
f[i] = g[i - 1] + 1;
}
// 如果当前元素小于前一个元素，更新g[i]
else if (arr[i - 1] > arr[i]) {
g[i] = f[i - 1] + 1;
}
// 如果当前元素等于前一个元素，重置f[i]和g[i]为1
ret = max(ret, max(f[i], g[i])); // 更新最大湍流子数组长度
}
return ret; // 返回最大湍流子数组长度
}
};
