摆动序列，力扣。

动态规划解法

这个解法是dynamic programming的方法，主要的思想就是观察其结构，发现是一个波峰和波谷的结构

我们只需要设置两个dp的一维数组就可以了：
dp_up[]：用于存储上升序列的数量
dp_down[]：用于存储下降序列的数量

• 二者的转化规律是如果num[i]>num[i-1],就是进入了上升区间，那么我们只要把dp_down[i-1]的值+1就可以了，反之亦然，
• 如果出现连续上升或者下降会如何处理，实际上是一样处理的，在连续上升的时候，只有up在变，而down是不变的，所以dp_down[i-1]的值+1的值是一直不变的，
• 相等的时候都不变，
• 最后的时候怎么办，最后需要选出up和down里面较大的那一个值，因为我们不知道最后一个值是给了down还是up

代码如下啦：

   class Solution:
    def wiggleMaxLength(self, nums: list[int]) -> int:
        n = len(nums)
        if n < 2:
            return n
        dp_up = [0]*(n)
        dp_down = [0]*(n)
        dp_up[0]=1
        dp_down[0]=1

        for i in range(1,n):
            if nums[i]>nums[i-1]:
                dp_up[i] = dp_down[i-1]+1
                dp_down[i] = dp_down[i-1]
            elif nums[i]<nums[i-1]:
                dp_down[i] = dp_up[i-1]+1
                dp_up[i] = dp_up[i-1]
            else:
                dp_up[i] = dp_up[i-1]
                dp_down[i] = dp_down[i-1]

        return max(dp_up[-1],dp_down[-1])