如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：
n >= 3
对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}
给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。
（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）
示例 1：
输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]
输出: 5
解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。
示例 2：
输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]
输出: 3
解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。
提示：
- 3 <= arr.length <= 1000
- 1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9
暴力（三层循环）
public int lenLongestFibSubseq(int[] arr) {
int n = arr.length, res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
int a = arr[i];
int b = arr[j];
int count = 0;
for (int k = j + 1; k < n; k++) {
if (a + b == arr[k]) {
count = count == 0 ? 3 : count + 1;
a = b;
b = arr[k];
} else if (a + b < arr[k]) {
break;
}
}
res = Math.max(res, count);
}
}
return res;
}
效率不好，但是能通过。
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暴力 + 二分查找
public static int lenLongestFibSubseq(int[] arr) {
//从i开始，下一个是j
int max = 2;
for(int i = 0; i < arr.length; i++){
for(int j = i + 1; j < arr.length; j++){
int tmpI = arr[i];
int tmpJ = arr[j];
int sum = tmpI + tmpJ;
int cur = 2;
// 使用 binarySearch，底层是二分查找
while(Arrays.binarySearch(arr, sum) >= 0){
tmpI = tmpJ;
tmpJ = sum;
sum = tmpI + tmpJ;
cur++;
}
max = Math.max(max, cur);
}
}
return max < 3 ? 0 : max;
}
效率有所改进，但还是很好。
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动态规划
public static int lenLongestFibSubseq(int[] arr) {
int n = arr.length;;
int res = 0, sum;
int[][] dp = new int[n][n];
//dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]结尾的子序列的最大斐波那契数列长度
for (int i = 0; i < n; i++) {
Arrays.fill(dp[i], 2);
}
int l = 0, r = 0;
for (int i = 2; i < n; i++) {
l = 0;
r = i - 1;
while (l < r) {
sum = arr[l] + arr[r];
if (sum == arr[i]) {
dp[r][i] = Math.max(dp[r][i], dp[l][r] + 1);
res = Math.max(res, dp[r][i]);
l++;
r--;
} else if (sum < arr[i]) {
l++;
} else {
r--;
}
}
}
return res;
}
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来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/length-of-longest-fibonacci-subsequence
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