今天早些时候我做了这个测试，我试图太聪明并撞上了路障。不幸的是，我陷入了这种思维模式并浪费了太多时间，未能通过这部分测试。后来我解决了它，但也许你们都可以帮助我摆脱最初的习惯。
问题定义：
给出了一个由 N 个整数（都是正数）组成的无序和非唯一序列 A。A 的子序列是通过从 A 中去除任何元素、部分或全部元素而获得的任何序列。序列的幅度是该序列中最大和最小元素之间的差值。假设空子序列的幅度为 0。
例如，考虑由六个元素组成的序列 A，使得：
A[0] = 1
A[1] = 7
A[2] = 6
A[3] = 2
A[4] = 6
A[5] = 4
如果数组 A 的子序列幅度不超过 1，则称其为准常数。在上面的例子中，子序列 [1,2]、[6,6] 和 [6,6,7] 是准常数。子序列 [6, 6, 7] 是 A 的最长可能准常数子序列。
现在，找到一个解决方案，给定一个由 N 个整数组成的非空零索引数组 A，返回数组 A 的最长准常数子序列的长度。例如，给定上面列出的序列 A，函数应该返回 3 ，如解释。
现在，我在 python 3.6 中使用了没有类的基于排序的方法解决了这个问题（我的代码在下面），但我最初不想这样做，因为对大列表进行排序可能非常慢。作为广度优先的基于树的类，这似乎应该有一个相对简单的公式，但我无法正确理解。对此有何想法？
我的无类基于排序的解决方案：
def amp(sub_list):
if len(sub_list) <2:
return 0
else:
return max(sub_list) - min(sub_list)
def solution(A):
A.sort()
longest = 0
idxStart = 0
idxEnd …