输出最长连续递增子序列
时间: 2024-05-10 17:15:55 浏览: 8
好的,我可以帮你实现这个功能。以下是 Python 代码实现:
```python
def longest_increasing_subsequence(arr):
max_subseq = [0] * len(arr)
max_subseq[0] = 1
for i in range(1, len(arr)):
if arr[i] > arr[i-1]:
max_subseq[i] = max_subseq[i-1] + 1
else:
max_subseq[i] = 1
return max(max_subseq)
arr = [1, 3, 5, 4, 7, 8, 9, 2]
print(longest_increasing_subsequence(arr)) # 输出 4
```
该函数接受一个数组 `arr`,并返回该数组中最长的连续递增子序列的长度。在上面的例子中,数组 `[1, 3, 5, 4, 7, 8, 9, 2]` 的最长连续递增子序列是 `[1, 3, 5, 7]`,因此输出为 `4`。
相关问题
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
```