【LeetCode-by-python】674.最长连续递增序列

最新推荐文章于 2025-05-21 23:36:31 发布

大胖脆

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分类专栏：【LeetCode】python实现

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本文探讨了如何在Python中找到列表中最长的连续递增子序列，对比了两种不同的方法：一种是逐个元素检查并记录最长序列，另一种则是采用动态规划方法，通过实例详细解释了动态规划方案的实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目如下：

在思考的过程中，非常不全面，每次都需要提交一下才能知道哪一方面没有考虑

没有考虑到的方面如下：

（1）未考虑list中元素全一样的情况：用list.count（）函数解决，如果list.count( ) = len(list),就说明list中元素一样

（2）未考虑list中，有两段以上连续的序列：用flag来记录连续序列的长度，并存入index中，全部遍历完毕，取Max（index）

（3）未考虑list是一个空的

最后通过提交的代码如下，很冗长

    def findLengthOfLCIS(self,nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        length = len(nums)
        index = []
        if length >= 1:
            key = nums.count(nums[0])
            if key == length:
                return 1
            else:
                flag = 1
                for i in range(length):
                    j = i + 1
                    while j < length:
                        if nums[i] < nums[j] and j <= length - 1:
                            flag += 1
                            break
                        else:
                            if i < length -1:
                                index.append(flag)
                                flag = 1
                                break
                            else:
                                return max(index)
                index.append(flag)
            return max(index)
        else:
            return 0

在用pycharm进行debug的时候，在python上存在以下几个问题：

break 和continue不是很清楚
对于判断list的遍历索引的值上还需要多加练习

在另外一位博主那里看到了很简洁的方法，说是使用了动归（并不知道是什么），用IDEdebug了一下才看懂是怎样实现的：

代码如下：

def lengthOfLIS(self, nums):  
        """ 
        :type nums: List[int] 
        :rtype: int 
        """  
        if nums==[]:  
            return 0  
        N = len(nums)  
        Dp = [1]*N  
        for i in range(N-1):  
            for j in range(0,i+1):  
                if nums[i+1]>nums[j]:  
                    Dp[i+1] = max(Dp[i+1],Dp[j]+1)  
        return max(Dp)

思路：用Dp来存储nums中0～i个最长连续递增序列的个数，比如Dp[3]表示，nums中0～3个元素的最长递增序列个数

举一个具体的例子便于理解：

nums=[5，6，7，3，2，1]

Dp[0] = 1,Dp[1] = 2,Dp[2] =3,Dp[3] =3(因为在nums[3]之前最长的递增序列仍然是3，这一步是通过Dp[i+1] = max(Dp[i+1],Dp[j]+1)来实现的，同样的，Dp[4] =3 ,Dp[5] = 3

最后只要返回Max（Dp)就可以，使用了插入排序的方法，只是加入了存储最长序列个数的Dp