LeetCode算法题-Longest Continuous Increasing Subsequence(Java实现)

这是悦乐书的第286次更新,第303篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第154题(顺位题号是674)。给定未排序的整数数组,找到最长连续增加子序列的长度。例如:

输入:[1,3,5,4,7]

输出:3

说明:最长的连续增加子序列为[1,3,5],其长度为3,即使[1,3,5,7]也是一个增加的子序列,它不是一个连续的,其中5和7被4分开。



输入:[2,2,2,2,2]

输出:1

说明:最长连续增加子序列为[2],其长度为1。

注意:数组长度不超过10,000。

本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试。

02 第一种解法

要想找最长的连续递增子数组,肯定是要遍历数组。首先要处理下特殊情况,如果数组为null或者没有任何元素,直接返回0。接着定义一个最大值的临时变量,开始循环遍历数组元素,如果有连续的递增子数组,就一直在另一个循环中处理,如果不满足就跳出循环,任何判断最大值,最后返回最大值。

public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length < 1) {
return 0;
}
int max = 1;
for (int i=0; i<nums.length; i++) {
int count = 1;
while (i+1 < nums.length && nums[i] < nums[i+1]) {
count++;
i++;
}
max = Math.max(count, max);
}
return max;
}

03 第二种解法

还可以对第一种解法再优化下,内部不再使用循环,直接判断最大值,如果不满足递增的条件,就将count重置为1。

public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length < 1) {
return 0;
}
int max = 0;
int count = 0;
for (int i=0; i<nums.length; i++) {
if (i == 0 || nums[i] > nums[i-1]) {
count++;
max = Math.max(max, count);
} else {
count = 1;
}
}
return max;
}

04 小结

算法专题目前已日更超过四个月,算法题文章154+篇,公众号对话框回复【数据结构与算法】、【算法】、【数据结构】中的任一关键词,获取系列文章合集。

以上就是全部内容,如果大家有什么好的解法思路、建议或者其他问题,可以下方留言交流,点赞、留言、转发就是对我最大的回报和支持!

上一篇:firefox os 会不会是未来移动平板及电视之星


下一篇:LeetCode算法题-Longest Univalue Path(Java实现)