力扣最长连续序列c++
时间: 2024-08-15 09:01:27 浏览: 36
在LeetCode(力扣)上,有一个经典的算法题目叫做“最长连续序列”(Longest Continuous Increasing Subsequence),通常用C++或其他编程语言进行解答。这个题目的目的是找到一个给定整数数组中的最长递增子序列。递增子序列是数组中的一段连续元素,它们按顺序严格增大。
这里是一个简单的C++解决方案思路:
```cpp
#include <vector>
using namespace std;
class Solution {
public:
int longestContinuousIncreasingSubsequence(vector<int>& nums) {
if (nums.empty()) return 0; // 避免空数组的情况
int n = nums.size();
vector<int> dp(n, 1); // dp[i] 表示以nums[i]结尾的最长递增子序列长度
int max_len = 1; // 初始化最长递增子序列长度为1
for (int i = 1; i < n; ++i) { // 遍历数组,从第二个元素开始
if (nums[i] > nums[i-1]) { // 如果当前元素比前一个大
dp[i] = dp[i-1] + 1; // 更新dp值,考虑加入当前元素后的增长长度
max_len = max(max_len, dp[i]); // 检查是否更新了最长子序列长度
}
}
return max_len; // 返回最长连续递增子序列的长度
}
};
```
在这个代码中,我们使用了一个动态规划(Dynamic Programming)的方法,维护了一个数组`dp`来存储每个位置以该位置元素结尾的最大递增子序列长度。遍历过程中,如果遇到当前元素大于前一个元素,则说明可以形成一个新的递增子序列,所以将`dp[i]`设置为`dp[i-1]+1`,并更新全局的最长子序列长度。
如果你想要深入了解这个问题,可以问:
1. 这个问题的时间复杂度是多少?
2. 动态规划是如何帮助解决这个问题的?
3. 如何优化这个算法,使其空间复杂度更低?
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