编写一个程序，提示用户输入一个字符串，然后显示最大连续递增的有序子串。分析你的程序的时间复杂度。

编写一个这样的程序，可以使用动态规划的方法。首先，创建一个长度等于输入字符串长度的数组dp，其中dp[i]表示到位置i为止的最大连续递增序列的长度。遍历输入字符串，对于每个字符，比较它与前一个字符的大小：

1. 如果当前字符大于前一个字符，说明存在一个递增子串，更新dp[i] = dp[i - 1] + 1；
2. 否则，如果当前字符小于或等于前一个字符，则dp[i] = 1，因为最多只有当前位置一个字符组成的递增子串。

最后，遍历整个dp数组，找到最大的dp值即为最大连续递增有序子串的长度。然后从原始字符串中取出对应的子串即可。

时间复杂度分析：
该算法的时间复杂度主要取决于字符串的长度n。我们只遍历了一次字符串，并对每个位置进行了常数次比较和更新操作，因此总时间复杂度是O(n)。

def max_increasing_substring(s):
    if not s:
        return ""
    
    n = len(s)
    dp = [1] * n
    max_len = 1
    start = 0
    
    for i in range(1, n):
        if s[i] > s[i - 1]:
            dp[i] = dp[i - 1] + 1
            if dp[i] > max_len:
                max_len = dp[i]
                start = i - max_len + 1
                
    return s[start:start+max_len]

# 示例
input_string = input("请输入一个字符串：")
result = max_increasing_substring(input_string)
print(f"最大连续递增有序子串是：{result}")