397-最长上升连续子序列

给定一个整数数组(下标从 0 到 n-1, n 表示整个数组的规模),请找出该数组中的最长上升连续子序列。(最长上升连续子序列可以定义为从右到左或从左到右的序列。)

注意事项

time

样例

给定 [5, 4, 2, 1, 3], 其最长上升连续子序列(LICS)为 [5, 4, 2, 1], 返回 4.

给定 [5, 1, 2, 3, 4], 其最长上升连续子序列(LICS)为 [1, 2, 3, 4], 返回 4.

标签

动态规划 数组 枚举法

思路

使用一维数组 dp[i] 记录第 i 位所在的上升连续子序列的长度,则 dp[i] 的最大值就是最长上升连续子序列,但要从左至右和从右至左遍历 2 次数组A

code

  1. class Solution {
  2. public:
  3. /*
  4. * @param : An array of Integer
  5. * @return: an integer
  6. */
  7. int longestIncreasingContinuousSubsequence(vector<int> A) {
  8. // write your code here
  9. int size = A.size();
  10. if (size <= 0) {
  11. return 0;
  12. }
  13. vector<int> dp(size, 0);
  14. dp[0] = 1;
  15. int maxLeft = dp[0];
  16. for (int i = 1; i < size; i++) {
  17. if (A[i] > A[i - 1]) {
  18. dp[i] = dp[i - 1] + 1;
  19. }
  20. else {
  21. dp[i] = 1;
  22. }
  23. maxLeft = max(maxLeft, dp[i]);
  24. }
  25. dp[size - 1] = 1;
  26. int maxRight = dp[size - 1];
  27. for (int i = size - 2; i >= 0; i--) {
  28. if (A[i] > A[i + 1]) {
  29. dp[i] = dp[i + 1] + 1;
  30. }
  31. else {
  32. dp[i] = 1;
  33. }
  34. maxRight = max(maxRight, dp[i]);
  35. }
  36. return max(maxLeft, maxRight);
  37. }
  38. };

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