动态规划之递增子序列

        这次分享两道使用动态规划解决递增子序列问题。

最长连续递增子序列

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。

class Solution {
   
    public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
   
        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int ans = 1;
        for(int i = 1;i < nums.length;i+