7-2 最长连续递增子序列
时间: 2024-01-23 11:09:57 浏览: 41
7-2 最长连续递增子序列是一个算法问题,目的是在一个给定的顺序存储的线性表中找到最长的连续递增子序列。具体的算法思路是:
1. 定义并初始化一个数组B,其初始值为1,用来存储每个位置开始连续递增的长度。
2. 遍历整个线性表,计算出每个位置开始的最长连续递增子序列的长度,并存储在数组B中。
3. 找出数组B的最大值x及其下标y,表示最长连续递增子序列的长度和起始位置。
4. 从下标y开始,输出长度为x的连续递增子序列。
对于输入样例"15 1 9 2 5 7 3 4 6 8 0 11 15 17 17 10",经过算法处理后,最长连续递增子序列为"3 4 6 8"。
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最长连续递增子序列pta
好的,关于最长连续递增子序列问题,我可以给你一些思路和解法。
首先,我们可以使用动态规划来解决这个问题。具体来说,我们可以定义一个数组 dp,其中 dp[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,对于每个 i,我们可以遍历它之前的所有元素 j,如果 nums[i] > nums[j],那么 dp[i] = dp[j] + 1。最终的答案就是 dp 数组中的最大值。
下面是这个算法的 Python 代码实现:
def findLengthOfLCIS(nums):
if not nums:
return 0
n = len(nums)
dp = * n
for i in range(1, n):
if nums[i] > nums[i-1]:
dp[i] = dp[i-1] + 1
return max(dp)
nums = [1,3,5,4,7]
print(findLengthOfLCIS(nums)) # 输出 3
最长连续递增子序列 pta
这个问题可以使用动态规划来解决。定义一个数组 dp,其中 dp[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。初始时,dp 数组中的所有元素都为 1,因为每个元素本身都可以看作是一个长度为 1 的递增子序列。然后从左到右遍历数组,对于每个位置 i,从 0 到 i-1 遍历之前的位置 j,如果 nums[i] 大于 nums[j],则说明 nums[i] 可以接在 nums[j] 后面形成一个新的递增子序列,此时更新 dp[i] 的值为 dp[j]+1。最后遍历一遍 dp 数组,找到其中的最大值即为所求。
下面是代码实现:
```python
def findLengthOfLCIS(nums):
if not nums:
return 0
n = len(nums)
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
if nums[i] > nums[i-1]:
dp[i] = dp[i-1] + 1
return max(dp)
nums = [1,3,5,4,7]
print(findLengthOfLCIS(nums)) # 输出 3
```