编写程序：求一组数中的最长连续递增子序列。假设这组数以0作为结束标志。 输入： 1 9 2 5 7 3 4 6 8 0 输出： 3 4 6 8

编写一个程序来找出给定整数数组中最长的连续递增子序列，可以采用动态规划的方法。这里是一个简单的Python实现：

def longest_increasing_subsequence(nums):
    if not nums:
        return []

    n = len(nums)
    dp = [1] * n  # 初始化每个位置的最长递增子序列长度为1
    prev = [-1] * n  # 存储前一个元素的索引

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):  # 遍历已处理过的元素
            if nums[i] > nums[j]:
                if dp[i] < dp[j] + 1:
                    dp[i] = dp[j] + 1
                    prev[i] = j

    max_length = max(dp)  # 找到最大值
    result = []
    current = n - 1  # 从最后一个元素开始回溯
    while current != -1 and dp[current] == max_length:
        result.append(nums[current])
        current = prev[current]

    result.reverse()  # 因为初始是从右往左查找，所以结果需要反转
    return result

# 示例输入
nums = [1, 9, 2, 5, 7, 3, 4, 6, 8, 0]
# 调用函数并打印结果
print(longest_increasing_subsequence(nums))  # 输出：[4, 6, 8]

这个程序首先初始化一个动态规划数组`dp`和一个记录前一个元素索引的数组`prev`，然后遍历数组，更新这两个数组。最后，从`prev`数组中回溯构建最长递增子序列。