计算具有递增索引的不同数组元素的非等距三元组

当我们需要在数组中找到非等距三元组时，我们可以利用数组元素的递增索引来实现。具体的方法如下：

1. 遍历数组，取出每个元素和其对应的索引值。

2. 对于每个元素，向右遍历数组，取出与其距离不小于2的元素，并计算它们的距离。

3. 如果计算的距离等于它们的差值，那么这三个元素就是一个非等距三元组。

下面是Python代码实现：

def find_triplets(arr):
    n = len(arr)
    res = []
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            for k in range(j+1, n):
                if (arr[j]-arr[i]) == (arr[k]-arr[j]):
                    res.append((arr[i],arr[j],arr[k]))
    return res

我们可以通过以下方式进行测试：

arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
triplets = find_triplets(arr)
print(triplets)

结果应该为：

[(1, 5, 9), (1, 7, 13), (1, 9, 17), (3, 7, 11), (3, 9, 15), (5, 9, 13), (5, 11, 17), (7, 11, 15), (9, 13, 17)]

这个算法的时间复杂度是$O(n^3)$，对于较大的数组可能会有性能问题。我们可以通过使用哈希表来优化算法。具体的实现方式可以参考以下文章：

Find all unique triplets in an array with sum equals to zero

这篇文章中介绍了一个时间复杂度为$O(n^2)$的算法。我们可以将其修改为计算非等距三元组的算法。