import copy def grow(ls): # 请在此添加代码，返回输入序列中的最长连续递增子序列及其长度

在Python中，`grow` 函数通常用于寻找一个列表（list）内的最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）。这里可以使用动态规划（Dynamic Programming）的思想来解决这个问题。我们可以维护两个列表，一个是当前已知的最长递增子序列的长度，另一个是对应的索引位置。遍历原列表，对于每个元素，如果它大于前一个元素，就尝试将其加入到当前子序列中，并更新最长子序列的信息。

def grow(ls):
    n = len(ls)
    lengths = [1] * n  # 初始化每个元素的长度为1
    indices = [-1] * n  # 初始化索引为-1

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if ls[i] > ls[j]:  # 如果当前元素比之前大
                if lengths[j] + 1 > lengths[i]:
                    lengths[i] = lengths[j] + 1  # 更新当前元素的长度
                    indices[i] = j  # 更新最长子序列的起始位置

    max_length = max(lengths)  # 找到最长递增子序列的长度
    max_index = lengths.index(max_length)  # 获取最长子序列的起始位置

    # 构造并返回最长递增子序列
    lis = [ls[max_index]]
    while indices[max_index] != -1:  # 从最大值开始回溯
        max_index = indices[max_index]
        lis.append(ls[max_index])

    return lis[::-1], max_length  # 返回最长递增子序列及长度（反转顺序以便从大到小）

# 示例
ls = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]
lis, length = grow(ls)
print("最长递增子序列为:", lis, "-- 长度为:", length)