给定一个未经排序的整数数组,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r(l < r)确定,如果对于每个 l <= i < r,都有 nums[i] < nums[i + 1] ,那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], …, nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
示例 1:
输入:nums = [1,3,5,4,7]
输出:3
解释:最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。
尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的,因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。
示例 2:
输入:nums = [2,2,2,2,2]
输出:1
解释:最长连续递增序列是 [2], 长度为1。
提示:
- 1 <= nums.length <= 10^4
- -10^9 <= nums[i] <= 10^9
解题思路
1.首先定义dp数组并初始化都为1,dp[i]表示以nums[i]这个数结尾的最长连续递增序列的长度
2.然后从索引0的位置开始遍历数组,若后一个元素大于前一个元素,则 dp[i] = dp[i-1] + 1; 递减则不做任何操作,相当于dp[i] = 1
3.最后求dp数组的最大值即连续递增序列的最大长度
代码
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var findLengthOfLCIS = function(nums) {
let dp = new Array(nums.length).fill(1);
for(let i = 1;i < nums.length;i++) {
if (nums[i] > nums[i-1]) {
dp[i] = dp[i-1] + 1;
}
}
return Math.max(...dp);
};
本文介绍了一种算法,用于找出未排序整数数组中最长的连续递增子序列及其长度。通过动态规划方法实现,定义dp数组记录以每个元素结尾的最长连续递增子序列长度,并最终返回dp数组中的最大值。

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