给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个 非负 整数 k 。 在一步操作中，你可以执行下述指令： 在范围 [0, nums.length - 1] 中选择一个 此前没有选过 的下标 i 。 将 nums[i] 替换为范围 [nums[i] - k, nums[i] + k] 内的任一整数。 数组的 美丽值 定义为数组中由相等元素组成的最长子序列的长度。 对数组 nums 执行上述操作任意次后，返回数组可能取得的 最大 美丽值。 注意：你 只 能对每个下标执行 一次 此操作。 数组的 子序列 定义是：经由原数组删除一些元素（也可能不删除）得到的一个新数组，且在此过程中剩余元素的顺序不发生改变。

这是一个求最大美丽值的问题，我们可以使用动态规划来解决。

首先，我们定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最大美丽值。初始时，将 dp 数组全部初始化为 1，因为每个元素本身都可以构成一个长度为 1 的子序列。

然后，我们遍历数组 nums，对于每个元素 nums[i]，我们在其前面的所有元素中找到比它小于等于 k 的元素 nums[j]。如果找到了这样的元素，说明我们可以把 nums[i] 替换为 nums[j]，从而构成一个更长的子序列。我们更新 dp[i] = dp[j] + 1，并且更新全局的最大美丽值。

最后，我们返回全局的最大美丽值作为结果。

以下是实现的 Python 代码：

def maximumBeauty(nums, k):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    max_beauty = 0
    
    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if abs(nums[i] - nums[j]) <= k:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
        
        max_beauty = max(max_beauty, dp[i])
    
    return max_beauty

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