给定一个顺序存储的线性表，请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列。例如，(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。输入格式：输入第1行给出正整数n（≤

### 回答1：
这是一个考查算法的问题，需要设计一种算法来查找存储有序序列的线性表中最长的递增子序列。例如，对于序列(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)，最长的递增子序列为(3,4,6,8)。需要输入一个格式：输入第1行给出一个正整数n≤10000，表示数列的长度。第2行给出n个整数，之间用空格分隔。输出一个格式：在一行中输入该序列最长的递增子序列的长度，即所求长度L≤n。

### 回答2：
题目要求我们设计一个算法查找顺序存储的线性表中最长的连续递增子序列。这个问题可以使用动态规划来解决。

首先，我们需要定义一个状态。假设f(i)表示以第i个元素为结尾的最长连续递增子序列的长度。那么，我们的目标就是要求出f(i)中的最大值。

接着，我们需要考虑状态转移方程。假设我们已经求出了f(1)~f(i-1)的值，现在要求f(i)，那么根据定义，f(i)可以分为两种情况：

1. i不属于递增子序列中，即a(i)<=a(i-1)，那么f(i)=1；

2. i属于递增子序列中，那么f(i)=f(i-1)+1。

然后，我们需要利用状态转移方程，从前往后依次求出f(1)~f(n)的值，并记录下最大值。

最后，我们还需要找到最长递增子序列的具体内容。可以倒序遍历f(i)，找到最大值max，然后从max开始向前遍历，直到找到第一个f(i)==1的位置，这样就可以得到最长递增子序列。

算法的时间复杂度为O(n)，是一种比较高效的算法。

下面是算法实现的代码：

int findMaxIncSubSeq(int a[], int n){
vector<int> f(n, 1);
int maxLen = 1, pos = 0;
for(int i = 1; i < n; i++){
if(a[i] > a[i-1]){
f[i] = f[i-1] + 1;
if(f[i] > maxLen){
maxLen = f[i];
pos = i;
}
}
}
// 找到最长递增子序列
vector<int> subSeq(maxLen, 0);
subSeq[maxLen-1] = a[pos];
for(int i = pos-1; i >= 0; i--){
if(f[i] == f[pos]-1 && a[i] < a[pos]){
subSeq[f[i]-1] = a[i];
pos = i;
}
}
// 输出最长递增子序列
cout << "最长递增子序列为：";
for(int i = 0; i < maxLen; i++){
cout << subSeq[i] << " ";
}
cout << endl;
return maxLen;
}

int main(){
int n;
cin >> n;
int a[n];
for(int i = 0; i < n; i++){
cin >> a[i];
}
int maxLen = findMaxIncSubSeq(a, n);
cout << "最长递增子序列长度为：" << maxLen << endl;
return 0;
}

### 回答3：
线性表是数据结构中的基本概念，其通常的实现有两种方式：数组（顺序存储）和链表（链式存储）。对于给定的顺序存储线性表，要查找其中最长的连续递增子序列，我们可以使用以下思路：

1. 定义一个计数器count，并初始化为1，用于记录当前递增子序列的长度。

2. 定义两个变量start和end，分别表示当前递增子序列的起始和结束位置。

3. 设置一个max_count变量，初始化为1，用于记录找到的最长连续递增子序列的长度。

4. 遍历整个线性表，判断当前元素是否大于前一个元素，如果是，则说明当前元素属于递增子序列，将计数器count加1，如果不是，则说明当前递增子序列结束，更新max_count，并记录当前递增子序列的起始和结束位置。

5. 最后根据起始位置和最长连续递增子序列长度，输出最长连续递增子序列即可。

下面给出该算法的具体实现：

#include <stdio.h>

#define MAXSIZE 100

void findMaxIncreasingSeq(int A[], int n) {
    int count = 1, start = 0, end = 0; // 初始化计数器和起始位置
    int max_count = 1, max_start = 0, max_end = 0; // 初始化最长子序列信息

    // 遍历整个线性表
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (A[i] > A[i-1]) { // 如果当前元素大于前一个元素
            count++; // 计数器加1
            end = i; // 更新结束位置
        } else { // 如果当前元素不大于前一个元素
            if (count > max_count) { // 如果找到更长的子序列
                max_count = count; // 更新最长子序列信息
                max_start = start;
                max_end = end;
            }
            count = 1; // 重新开始计数，并记录新的起始位置
            start = i;
            end = i;
        }
    }

    if (count > max_count) { // 最后一段子序列还没有比较
        max_count = count;
        max_start = start;
        max_end = end;
    }

    // 输出最长子序列
    printf("(");
    for (int i = max_start; i <= max_end; i++) {
        if (i != max_end) {
            printf("%d,", A[i]);
        } else {
            printf("%d", A[i]);
        }
    }
    printf(")\n");
}

int main() {
    int A[MAXSIZE];
    int n;

    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &A[i]);
    }

    findMaxIncreasingSeq(A, n);

    return 0;
}

该算法的时间复杂度为O(n)，符合要求。