给定n个整数的序列A1、A2、...、An，如果对任意的1≤i≤n−1，都有Ai<=Ai+1成立，那么称这个序列为单调递增序列，输出YES，否则输出NO。

可以使用一个循环遍历整个序列，检查每个元素是否小于等于它后面的元素。如果存在一个元素大于它后面的元素，则该序列不是单调递增序列，输出NO；否则输出YES。

以下是示例代码：

def is_monotonic_increasing(seq):
for i in range(len(seq) - 1):
if seq[i] > seq[i+1]:
return "NO"
return "YES"

# 示例输入
seq = [1, 2, 3, 4, 5]

# 输出YES
print(is_monotonic_increasing(seq))

相关问题

求序列中位数,已知整数序列a1....an,n为奇数,求数列中的中位数

对于一个无序的整数序列 {a1, a2, ..., an}，要求其中位数。首先，我们需要将序列进行排序。通常，我们可以使用快速排序或归并排序等排序算法。

以快速排序为例，我们可以选择一个基准元素（例如序列中的第一个元素）并将序列分成两部分：小于基准元素的左子序列和大于基准元素的右子序列。然后，我们可以递归地对左右子序列进行排序，直到排序完成。

排序完成后，序列中位于最中间的数即为中位数。由于题目中给定的n为奇数，所以中位数恰好位于排序后序列的第(n+1)/2个元素。

下面是一个示例的整数序列与排序过程：

原始序列：{5, 3, 8, 2, 9, 1, 7}

第一次排序（以第一个元素5作为基准）：
左子序列：{3, 2, 1}
右子序列：{8, 9, 7}

第二次排序（左子序列）：
左子序列：{2, 1}
右子序列：{3}

第三次排序（左子序列）：
左子序列：{1}
右子序列：{2}

左子序列排序完成，得到有序子序列：{1, 2}

第四次排序（右子序列）：
左子序列：{7}
右子序列：{8, 9}

右子序列排序完成，得到有序子序列：{7, 8, 9}

最终排序完成的序列：{1, 2, 3, 5, 7, 8, 9}

中位数为排序后序列的第(n+1)/2 = (7+1)/2 = 4个元素，即5。

因此，原始序列 {5, 3, 8, 2, 9, 1, 7} 的中位数为5。

若给定n个整数组成的序列a1，a2，a3，……an，求该序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

### 回答1：
题目描述：

给定n个整数组成的序列a1，a2，a3，……an，求该序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

解题思路：

这道题可以用动态规划来解决。我们定义一个状态dp[i]表示以第i个数结尾的最大子序和，那么状态转移方程为：

dp[i] = max(dp[i-1]+a[i],a[i])

其中，dp[i-1]+a[i]表示以第i个数结尾的子序列包含第i个数，而dp[i-1]表示以第i-1个数结尾的最大子序和，如果dp[i-1]为负数，那么加上a[i]反而会使得子序列和更小，所以此时应该从a[i]重新开始计算。

最终的答案即为max(dp[i])，i从1到n。

代码实现：

### 回答2：
这是一个经典的动态规划问题，可以用动态规划来解决。设f(i)表示以ai为起点的最大子序和，那么就可以得到递推公式：f(i) = max(ai, f(i+1)+ai)，其中i从n-1到1倒序遍历。由此可以得到以下代码实现：

def maxSubarraySum(nums):
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    dp[n-1] = nums[-1]
    for i in range(n-2, -1, -1):
        dp[i] = max(nums[i], dp[i+1]+nums[i])
    return max(dp)

其中dp[i]表示以第i个数为起点的最大子序和，计算方法是比较第i个数与后面的最大子序和加上第i个数的和，取较大值。最后返回dp数组中的最大值即可。

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。

### 回答3：
这道问题可以通过动态规划的算法来解决。具体来说，可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个数字为开头的子序列之和的最大值。这个子序列可以是只有一个数字ai，也可以是以ai开头之后的任意连续一段。

那么，如何得到dp[i]的值呢？考虑到dp[i]只与dp[i+1]有关，可以倒序遍历数组a，更新dp数组的值。具体来说，依次进行以下操作：

（1）令dp[n]=a[n]，即以最后一个数字为开头的子序列之和的最大值就是它本身。

（2）从n-1到1倒序遍历数组a，依次计算dp[i]的值。具体来说，如果ai的值为负数，那么dp[i]=0；否则，dp[i]=max(ai, ai+dp[i+1])。

（3）最终，dp[1]就是整个序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

这个算法的时间复杂度是O(n)，因为只需要遍历一遍数组a就可以得到答案，空间复杂度也是O(n)，因为需要使用一个dp数组来存储中间结果。