<1> 编程求出数列的所有升或降的最大子序列。如下面数列的解为如下: 1,20,30,12,3,5,7,4,6,100,11,8 (1,20,30),(30,12,3),(3,5,7),(7,4),(4,6,100),(100,11,8)。

给定一个长度为n的数列，求出该序列中元素的所有最大升、降子序列。可以使用动态规划的思想来解决这个问题。具体步骤如下：
1. 定义两个数组dp1和dp2，其中dp1[i]表示以第i个元素结尾的最长上升子序列的长度，dp2[i]表示以第i个元素结尾的最长下降子序列的长度。
2. 初始化dp1和dp2数组的所有元素为1。
3. 从第2个元素开始遍历整个数列，对于每个元素i，遍历其前面的所有元素j，如果j小于i，则更新dp1[i]和dp2[j]，如果j大于i，则更新dp2[i]和dp1[j]。
4. 遍历dp1和dp2数组，找到其中最大的值，即为最长的升序子序列和最长的降序子序列的长度。
5. 根据dp1和dp2数组，可以构造出所有的最大升、降子序列。

例如，对于数列(1,20,30,12,3,5,7,4,6,100,11,8)，可以得到dp1数组为(1,2,3,1,1,2,3,1,2,4,1,1)，dp2数组为(1,1,2,4,2,3,2,3,3,2,4,3)。最长的升序子序列长度为4，最长的降序子序列长度为4，所有的最大升、降子序列分别为(1,20,30)，(30,12,3)，(3,5,7)，(7,4)，(4,6,100)，(100,11,8)。

相关问题

*<1> 编程求出数列的所有升或降的最大子序列。如下面数列的解为如下： 1,20,30,12,3,5,7,4,6,100,11,8 (1,20,30),(30,12,3),(3,5,7),(7,4),(4,6,100),(100,11,8)。

该问题可以使用动态规划算法来解决。具体步骤如下：
1. 定义两个数组up和down，分别表示以当前元素为结尾的最长上升子序列和最长下降子序列。
2. 初始化up和down数组的第一个元素为1。
3. 从第二个元素开始遍历整个数列，对于每个元素，分别计算以该元素为结尾的最长上升子序列和最长下降子序列。
4. 遍历完整个数列后，根据up和down数组的结果，构造出所有的最长升、降子序列。

具体实现可以参考下面的代码：

def findMaxSubsequence(nums):
    n = len(nums)
    up = [1] * n
    down = [1] * n

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[i] > nums[j]:
                up[i] = max(up[i], up[j] + 1)
            elif nums[i] < nums[j]:
                down[i] = max(down[i], down[j] + 1)

    maxLen = max(max(up), max(down))
    res = []
    for i in range(n):
        if up[i] == maxLen:
            subseq = [nums[i]]
            for j in range(i - 1, -1, -1):
                if nums[j] < nums[i] and up[j] == up[i] - 1:
                    subseq.insert(0, nums[j])
                    i = j
            res.append(subseq)
        if down[i] == maxLen:
            subseq = [nums[i]]
            for j in range(i - 1, -1, -1):
                if nums[j] > nums[i] and down[j] == down[i] - 1:
                    subseq.insert(0, nums[j])
                    i = j
            res.append(subseq)

    return res

编程求出数列的所有升或降的最大子序列

这是一个经典的问题，可以使用动态规划来解决。具体步骤如下：

1. 定义状态：设dp[i]表示以第i个数结尾的最长升序子序列的长度（或最长降序子序列的长度）。

2. 状态转移方程：对于每个i，我们需要遍历前面的所有数j（j<i），如果a[j]<a[i]（或a[j]>a[i]），则dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)。

3. 最终结果：遍历dp数组，找到最大值，即为所求的最长升序子序列的长度（或最长降序子序列的长度）。

需要注意的是，如果题目要求输出最长升序子序列（或最长降序子序列）本身，我们还需要记录每个状态的来源，即dp[i]的值是由哪个dp[j]转移而来的。可以使用一个数组pre来记录，pre[i]表示dp[i]的来源。

代码实现如下：

def longest_subsequence(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    pre = [-1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[j] < nums[i]:
                if dp[j] + 1 > dp[i]:
                    dp[i] = dp[j] + 1
                    pre[i] = j
            elif nums[j] > nums[i]:
                if dp[j] + 1 > dp[i]:
                    dp[i] = dp[j] + 1
                    pre[i] = j
    max_len = max(dp)
    idx = dp.index(max_len)
    subseq = []
    while idx != -1:
        subseq.append(nums[idx])
        idx = pre[idx]
    subseq.reverse()
    return subseq

其中，nums为输入的数列，subseq为最长升序子序列（或最长降序子序列）。