力扣674-最长连续递增序列（Java详细题解）

题目链接：674. 最长连续递增序列 - 力扣（LeetCode）

前情提要：

因为本人最近都来刷dp类的题目所以该题就默认用dp方法来做。

dp五部曲。

1.确定dp数组和i下标的含义。

2.确定递推公式。

3.dp初始化。

4.确定dp的遍历顺序。

5.如果没有ac打印dp数组利于debug。

每一个dp题目如果都用这五步分析清楚，那么这道题就能解出来了。

题目思路:

该题对比于力扣300-最长递增子序列，不同点就在于本题是求连续的递增序列。他要求序列是连续的。

继续用dp五部曲来分析：

1.确定dp数组和i下标的含义。

dp[i] 指的就是以i下标为结尾的数组所能找到的最长且连续递增的子序列。

2.确定递推公式。

既然要找连续子序列，说明下标为i的状态，只与他前一个状态（i - 1）有关。

当nums[i] > nums[i - 1]时，这样才是一个连续递增的序列，才能加入我们的结果集。

所以本题就用一层循环，不断求nums[i - 1]和nums[i]的状态对比。

所以递推公式就为dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + 1,dp[i])；

当nums[i] > nums[i - 1]时，我们得把以i - 1为结尾的最长递增子序列求出再加上nums[i]的长度就为以i为结尾的最长连续递增子序列。

因为我们要取最大，所以还需要对dp[i]取一个最大值。

3.dp初始化。

由dp定义可知。dp[i]取不同的i都至少有一个最长连续递增的序列，所以我们就让dp数组的所有值都初始化为1。

4.确定dp的遍历顺序。

由递推公式可以推出dp[i]的状态只与dp[i - 1]有关，所以遍历顺序一定是要从前往后遍历的。

5.如果没有ac打印dp数组利于debug。

在这里插入图片描述

最终代码：

class Solution {public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {//该题与上一个题唯一的区别就是他要是连续的 连续的话 如果 nums[i - 1] < nums[i] 那么dp[i] = dp[i - 1] + 1;//在这里我初始化result = 1就是为了当nums.length = 1的情况会不进循环，直接返回result，而此时result 如果为0,那么结果就为0。//而就算nums.length = 1，他的连续递增子序列也应该是1，就是他本身，所以我初始化为1就是为了避免这个情况。int result = 1;int dp [] = new int [nums.length + 1];Arrays.fill(dp,1);for(int i = 1;i < nums.length;i ++){if(nums[i] > nums[i - 1]){dp[i] = dp[i - 1] + 1;}result = Math.max(result,dp[i]);}return result;}
}