关于最长连续递增子序列

#include<bits/stdc++.h>//这里是c++万能头文件
using namespace std;//c++输入输出的时候本来是要std::的,这样就不需要了
#define N 100000
using ll = long long;
ll a[N],b[N];
int main()
{
    int n;cin>>n;
    int maxi = 0;//目的是为了在输出的时候找到第一个位置
    int maxsize = 0;//统计哪一段是最长的
    for(int i = 0;i<n;i++)cin>>a[i];
    for(int i = 0;i<n;i++)
    {    int ans = 0;
        for(int j = i+1;j<n;j++)//通过两段循环来做到能找到开始的点
        {
            if(a[j]>a[j-1])
            {
                ans++;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }
        if(ans>maxsize)
        {
            maxsize = ans;
            maxi = i;
        }
    }
    for(int i = maxi;i<=maxi+maxsize;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" \n"[i == maxi+maxsize];//这个就是为了让最后一个没有空格,而是换行,小技巧
    }
    return 0;
}

其实这方法还是有一点点可能多余了,因为那你比较了后面的数,但是i还是从0到n都循环了,所以感觉有点多余,但是这个方法还是不错的。


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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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