给定一个顺序存储的线性表,请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列.例如,(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8). 输入格式: 输入第1行给出正整数nn(≤105≤10​5​​):第2行给出nn个整数,其间以空格分隔. 输出格式: 在一行中输出第一次出现的最长连续递增子序列,数字之间用空格分隔,序列结尾不能有多余空格. 输入样例: 15 1 9 2 5 7 3 4 6 8 0 11 15 17 17 10 输出样例: 3 4 6 8 #inclu

题目描述与背景介绍 背景题目: [674. 最长连续递增序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/ [300. 最长递增子序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 这两个都是DP的经典题目,674比较简单. 代码: class Solution { public int findLength

Give an integer array,find the longest increasing continuous subsequence in this array. An increasing continuous subsequence: Can be from right to left or from left to right. Indices of the integers in the subsequence should be continuous. Notice O(n

给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 示例 1: 输入: [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. 最长连续递增子序列,解法就直接模拟,从1-n,要是a[i]<a[i+1],长度加一,碰到a[i]>=a[i+1]就更新最长的递增序列长度 class Solution { public: int findLengthOfLCIS(v

最长公共子序列(不连续) 实际问题中也有比较多的应用,比如,论文查重这种,就是很实际的一个使用方面. 这个应该是最常见的一种了,不再赘述,直接按照转移方程来进行: 按最普通的方式就是,直接构造二维矩阵,两个序列分别是Ai 以及 Bj ,c[i,j]就表示的是第一个序列的从开始到第Ai个元素,以及第二个序列的从开始到第Bj个元素,这两部分序列的最长的公共子序列,如果ai==bj,则斜对角加1,否则就是前面和上面的元素中最大的那一个,就是按照这种方式,一层层的向下递推. 最长连续公共子序列 就是st

Given an unsorted array of integers, find the length of longest continuous increasing subsequence (subarray). Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 3 Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5], its length is 3. Even though

1. 题目 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 示例 1: 输入: [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: [2,2,2,2,2] 输出: 1 解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1. 注意:数组长度不会超过10000. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.c

674. 最长连续递增序列 674. Longest Continuous Increasing Subsequence 题目描述 给定一个未经排序的整型数组,找到最长且连续的递增序列. Given an unsorted array of integers, find the length of longest continuous increasing subsequence (subarray). 每日一算法2019/5/21Day 18LeetCode674. Longest Conti

给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 示例 1: 输入: [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: [2,2,2,2,2] 输出: 1 解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1. 注意:数组长度不会超过10000. class Solution { public: int findLengthOfLCIS(

674. 最长连续递增序列 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 示例 1: 输入: [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: [2,2,2,2,2] 输出: 1 解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1. 注意:数组长度不会超过10000. class Solution { public int find

问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3734 访问. 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 输入: [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. 输入: [2,2,2,2,2] 输出: 1 解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1. 注意

题意: T个测试数据 n个数 q个查询 n个数 ( 下标从0开始) Q u v 查询 [u, v ] 区间最长连续上升子序列 U u v 把u位置改成v #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; #define N 101010 #define L(x) (x<<1) #define R(x) (

题目:[NOIP1999]拦截导弹 问题编号:217 题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹. 输入格式 输入数据为两行, 第一行为导弹的数目N(n<=1000) 第二行导弹依次飞来的高度,所有高度值均为不大于30000的正整数. 输出格式 输出只有一行是这套系

HDURevenge of Segment Tree(第二长的递增子序列) 题目链接 题目大意:这题是求第二长的递增子序列. 解题思路:用n^2的算法来求LIS,可是这里还要记录一下最长的那个序列是否有多种组成方式,假设>= 2, 那么第二长的还是最长的LIS的长度,否则就是LIS - 1: 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; cons

Given an unsorted array of integers, find the length of longest continuous increasing subsequence. Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 3 Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5], its length is 3. Even though [1,3,5,7] i

Given an unsorted array of integers, find the length of longest continuous increasing subsequence. Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 3 Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5], its length is 3. Even though [1,3,5,7] i

最长单调递增子序列 解题思想:动态规划 1.解法1(n2) 状态:d[i] = 长度为i+1的递增子序列的长度 状态转移方程:dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]); 分析:最开始把dp数组初始化为1,然后从前往后考虑数列的元素,对于每个aj,如果a[i] > a[j],就用dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)进行更新,再从dp数组中找出最大值即为结果 举例:abklmncdefg    dp[0] = 1; dp[1] = 2; dp[2] = 3; dp

  Virus  We have a log file, which is a sequence of recorded events. Naturally, the timestamps are strictly increasing. However, it is infected by a virus, so random records are inserted (but the order of original events is preserved). The backup log

一.动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解. 将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间.为了

Given an unsorted array of integers, find the length of longest continuous increasing subsequence. Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 3 Explanation: The longest continuous increasing subsequence is [1,3,5], its length is 3. Even though [1,3,5,7] i