当 A 的子数组 A[i], A[i+1], …, A[j] 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]。
也就是说，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。
返回 A 的最大湍流子数组的长度。
示例 1：
输入：[9,4,2,10,7,8,8,1,9]
输出：5
解释：(A[1] > A[2] < A[3] > A[4] < A[5])
示例 2：
输入：[4,8,12,16]
输出：2
示例 3：
输入：[100]
输出：1
提示：
1 <= A.length <= 40000
0 <= A[i] <= 10^9
来源：力扣（LeetCode）
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解题思路
其实就是寻找数组中上下波动的最长序列，那么上下波动分别用up与down表示，如果上升那么更新up，让down变为1，如果下降那么更新down，让up变为1，因为如果是连续的两个上升或者下降的情况，就需要重新计数，最后记录up或者down的最大值，代码如下：
class Solution {
public:
int maxTurbulenceSize(vector<int>& arr) {
int len = arr.size();
// 初始化up, down
int up = 1, down = 1;
int res = 1;
for(int i = 0 ; i < len - 1; i ++) {
// 如果是上升趋势
if(arr[i + 1] > arr[i]){
up = down + 1;
down = 1;
} else if(arr[i + 1] < arr[i]) {
// 如果是下降趋势
down = up + 1;
up = 1;
} else{
// 重新计数
up = 1;
down = 1;
}
res = max(res, max(up, down));
}
return res;
}
};
/*作者：heroding
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还有一种方法比较麻烦，但是很容易理解，主要步骤在于判断波动的地方，用两个变量保存差值，cur保存当前差值，pre保存前一个差值，如果二者差值符号相反说明是波动情况，但是注意出现0的时候也按照不波动计算，代码如下：
class Solution {
public:
int maxTurbulenceSize(vector<int>& arr) {
int len = arr.size();
// 初始化up, down
int up = 1, down = 1;
int res = 1;
for(int i = 0 ; i < len - 1; i ++) {
// 如果是上升趋势
if(arr[i + 1] > arr[i]){
up = down + 1;
down = 1;
} else if(arr[i + 1] < arr[i]) {
// 如果是下降趋势
down = up + 1;
up = 1;
} else{
// 重新计数
up = 1;
down = 1;
}
res = max(res, max(up, down));
}
return res;
}
};
/*作者：heroding
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-turbulent-subarray/solution/czui-xiang-xi-zhu-jie-by-heroding-5c0w/
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