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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，找到 A 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 A 中派生出来的，它从 A 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: [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: [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 <= A.length <= 1000
• 1 <= A[0] < A[1] < ... < A[A.length - 1] <= 10^9
• （对于以 Java，C，C++，以及 C# 的提交，时间限制被减少了 50%）

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题目特意给出了时间限制，所以普通的遍历循环的方式一定会出现超时的，所以需要找到规律进行优化

1 位置为i 和 j 两个位置的数据组成一个长度为2的子序列

2 假如A[k] = A[j] - A[i] 那么可以得出k和i两个位置的数据可以组成一个长度为3的斐波那契式子序列

3 假如A[n] = A[i] - A[k] 那么可以得出n和k两个位置的数据可以组成一个长度为4的斐波那契式子序列

我们以此类推，得出任意两个位置数据组合得到的 斐波那契式子序列的长度，具体实现如下

public static int lenLongestFibSubseq(int[] A) {
    int retData = 0;
    int length = A.length;
    Map<Integer,Integer> dataMap = new HashMap<>();
    for(int i=0;i<length;i++){
        dataMap.put(A[i],i);
    }

    int[][] tmpData = new int[length][length];
    for(int i=length-1; i>=0; i--){
        for(int j=i+1; j<length; j++){
              if(dataMap.get(A[i] + A[j]) != null){
                  int tmp = A[i] + A[j];
                  int position = dataMap.get(tmp);
                  tmpData[i][j] = tmpData[j][position] + 1;
                  retData = Math.max(retData,tmpData[i][j]);
              }else {
                  tmpData[i][j] = 2;
              }
        }
    }
    return retData;
}