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哈尔滨有多少家网站建设公司规划院网站建设书

哈尔滨有多少家网站建设公司,规划院网站建设书,一台云服务器可以做几个网站,安徽建设工程信息网固镇县674. 最长连续递增序列 - 力扣#xff08;LeetCode#xff09; 给定一个未经排序的整数数组#xff0c;找到最长且 连续递增的子序列#xff0c;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#xff08;l r#xff09;确定#xff0c;如果对于每…674. 最长连续递增序列 - 力扣LeetCode 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 rl 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。 思路和分析 本题相对于leetCode 300.最长递增子序列 最大区别在于 “连续” 不连续递增子序列的跟前0-i 个状态有关两个for循环连续递增的子序列只跟前一个状态有关一个for循环 方法一动态规划 1.确定dp数组dp table以及下标的含义 dp[i]以下标i为结尾的连续递增的子序列长度为dp[i] 注意这里的定义一定是以下标i为结尾并不是说一定以下标0为起始位置。 2.确定递推公式 如果 nums[i] nums[i - 1]那么以 i 为结尾的连续递增的子序列长度 一定等于 以i - 1为结尾的连续递增的子序列长度 1  即dp[i] dp[i - 1] 1; 3.dp数组初始化 以下标i为结尾的连续递增的子序列长度最少也应该是1即就是nums[i]这一个元素。所以dp[i]应该初始1; 4.确定遍历顺序 从递推公式上可以看出 dp[i 1]依赖dp[i]所以一定是从前向后遍历 for (int i 1; i nums.size(); i) {if (nums[i] nums[i - 1]) { // 连续记录dp[i] dp[i - 1] 1;} } 5.举例推导dp数组 class Solution { public:int findLengthOfLCIS(vectorint nums) {if (nums.size() 0) return 0;int result 1;vectorint dp(nums.size() ,1);for (int i 1; i nums.size(); i) {if (nums[i] nums[i - 1]) { // 连续记录dp[i] dp[i - 1] 1;}if (dp[i] result) result dp[i];}return result;} }; 时间复杂度O(n)空间复杂度O(n) 方法二贪心策略 当遇到nums[i] nums[i - 1]的情况count否则count 为 1,记录下count的最大值即可 class Solution { public:int findLengthOfLCIS(vectorint nums) {if (nums.size() 0) return 0;int count1;int result1;// 连续子序列最少也是1for(int i1;inums.size();i) {// 连续记录if(nums[i]nums[i-1]) count count 1;// 不连续count从头开始else count1;result max(count,result);}return result;} };时间复杂度O(n)空间复杂度O(1) 来自代码随想录课堂截图 参考和推荐文章、视频 代码随想录 (programmercarl.com) 动态规划之子序列问题重点在于连续| LeetCode674.最长连续递增序列_哔哩哔哩_bilibili
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