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要解决这个问题，我们需要找到一个最长的连续序列，其中每个数字的最大值和最小值都不超过1。以下是如何通过动态规划优化来解决这个问题的方法。
首先，我们定义两个数组 max_len 和 min_len。其中，每个元素表示为：
max_len[i] 表示以当前数字 current 为中心的，最长连续序列的长度，其中当前数字是 current 或 current + 1。min_len[i] 表示以当前数字 current 为中心的，最长连续序列的长度，其中当前数字是 current 或 current - 1。这两个数组用于记录不同的状态，以避免重复计算和状态转移问题。
接下来，我们遍历数组中的每个元素：
如果当前元素等于前一个元素：
max_len[prev] 和 min_len[prev] 继承。max_len[current] = max(max_len[prev]) + 1min_len[current] = max(min_len[prev]) + 1如果当前元素比前一个元素大1：
max_len[prev] 继承，min_len重置为1。max_len[current] = max_len[prev] + 1min_len[current] = 1如果当前元素比前一个元素小1：
min_len[prev] 继承，max_len重置为1。max_len[current] = 1min_len[current] = min_len[prev] + 1其他情况下：
通过这种状态转移，我们可以在一次遍历中计算出最长的连续序列长度。最终，max_len 或 min_len 中的最大值即为所求。
这种方法有效地减少了状态转移中的复杂度，使得时间复杂度得到了优化。
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