python实现最长连续递增子序列

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#算法 #数据结构 #python

本文探讨了在未排序整数数组中寻找最长连续递增子序列的问题，并介绍了一种利用滑动窗口方法的高效解决方案。

给定一个没有排序的整数数组，找到最长的连续递增的子序列（子数组）的长度

注意审题：该题求的是连续，故可以使用滑动窗口的方法来求解

def findlcis(alist):
	n=o
	res=0
	for i in range(len(alist)):
		if alist[i]>alist[i-1]:
			n+=1
			res=max(res,n)
		else:
			n=1
	return res
jhsignal
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### 最长连续递增子序列的Python实现 以下是一个使用Python实现最长连续递增子序列（Longest Continuous Increasing Subsequence, LCIS）的算法示例。与最长递增子序列（LIS）不同，LCIS要求子序列是连续的。 ```python def findLengthOfLCIS(nums): if not nums: return 0 max_length = 1 current_length = 1 for i in range(1, len(nums)): if nums[i] > nums[i - 1]: current_length += 1 max_length = max(max_length, current_length) else: current_length = 1 return max_length # 测试示例 nums = [1, 3, 5, 4, 7] print(findLengthOfLCIS(nums)) # 输出：3 ``` 上述代码通过一次遍历数组来计算最长连续递增子序列的长度。对于每个元素，如果它大于前一个元素，则将当前连续递增子序列的长度加一；否则，重置当前长度为1[^5]。 ### 算法解释 - **初始化变量**：`max_length`用于存储最长连续递增子序列的长度，`current_length`用于记录当前连续递增子序列的长度。 - **遍历数组**：从第二个元素开始遍历数组，检查当前元素是否大于前一个元素。 - **更新条件**： - 如果当前元素大于前一个元素，则增加`current_length`并更新`max_length`。 - 如果当前元素不大于前一个元素，则重置`current_length`为1。 - **时间复杂度**：该算法仅需一次遍历数组，因此时间复杂度为O(n)，其中n为数组长度[^6]。 ### 示例分析 以测试用例`nums = [1, 3, 5, 4, 7]`为例： - 初始状态：`max_length = 1`, `current_length = 1` - 第一步：`3 > 1`，`current_length = 2`，`max_length = 2` - 第二步：`5 > 3`，`current_length = 3`，`max_length = 3` - 第三步：`4 < 5`，重置`current_length = 1` - 第四步：`7 > 4`，`current_length = 2`，但`max_length`保持为3 最终输出结果为3，表示最长连续递增子序列为`[1, 3, 5]`[^7]。
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