力扣最长连续序列c++

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：

#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？