化繁为简：破解「LeetCode」674 题，掌握连续递增序列的奥秘

前端

2023-12-04 13:07:47

踏上算法之旅：解题「LeetCode」674，解锁动态规划

算法之旅：前端程序员的利刃

算法，对于前端开发者来说，既熟悉又陌生。虽然我们可能不像后端工程师那样深入研究算法，但算法之于程序员，正如空气之于生命，不可或缺。

何为算法？

从本质上讲，开发过程就是将现实世界的难题转化为计算机能够理解的指令。算法，正是这一转化过程中的基石，它指引着计算机如何高效、准确地解决问题。

「LeetCode」674：算法世界中的瑰宝

在算法的世界里，「LeetCode」674 题堪称一颗璀璨的明珠。它考验着我们找出连续递增序列的本领。乍看之下，这道题似乎很简单，但背后却蕴藏着算法的精髓。掌握它，将为你的算法之旅添砖加瓦。

动态规划：化繁为简的利器

动态规划，是解决复杂问题的一大利器。它将大问题分解为一系列小问题，并通过逐步求解小问题，最终解决大问题。

动态规划解决「LeetCode」674

在「LeetCode」674 题中，我们的目标是找出连续递增序列的长度。我们可以将问题分解为如下子问题：

以第 i 个元素结尾的连续递增序列的长度是多少？

对于每个子问题，我们可以根据以下规则进行求解：

如果 nums[i] 比 nums[i-1] 大，那么以 nums[i] 结尾的连续递增序列的长度等于以 nums[i-1] 结尾的连续递增序列的长度加 1。
否则，以 nums[i] 结尾的连续递增序列的长度为 1。

通过动态规划的思想，我们可以逐步求解所有子问题，最终得到以每个元素结尾的连续递增序列的长度。其中，最长长度即为我们所求的答案。

代码示例：算法的实践

为了更深入地理解动态规划，我们以「LeetCode」674 题的代码示例来一步步剖析其实现过程：

def longest_continuous_increasing_subsequence(nums):
    """
    :type nums: List[int]
    :rtype: int
    """
    n = len(nums)
    dp = [1] * n

    for i in range(1, n):
        if nums[i] > nums[i - 1]:
            dp[i] = dp[i - 1] + 1

    return max(dp)