Java 数组中最长连续递增子序列92

在 Java 中，数组最长连续递增子序列是指数组中连续元素组成的子序列，其中每个元素都比前一个元素大。找到数组中最长连续递增子序列是一项常见的面试题，也是数据结构和算法中一个重要的问题。

Kadane 算法

解决数组最长连续递增子序列问题的经典算法是 Kadane 算法。该算法使用动态规划技术，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。

Kadane 算法以两个变量 current_max 和 global_max 来跟踪当前最长连续递增子序列和全局最长连续递增子序列。算法遍历数组，并为每个元素执行以下步骤：1. 如果当前元素比先前元素大，则将 current_max 增加 1。
2. 否则，将 current_max 重置为 1。
3. 如果 current_max 大于 global_max，则将 global_max 更新为 current_max。

示例

假设我们有一个数组 [1, 3, 5, 2, 7, 8, 10]：

执行 Kadane 算法后，我们得到以下结果：| 元素 | current_max | global_max |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 |
| 3 | 2 | 2 |
| 5 | 3 | 3 |
| 2 | 1 | 3 |
| 7 | 2 | 3 |
| 8 | 3 | 3 |
| 10 | 4 | 4 |

因此，数组中最长连续递增子序列为 [7, 8, 10]，长度为 3。

代码实现

以下是 Java 中 Kadane 算法的代码实现：```java
public static int maxSubArray(int[] nums) {
int current_max = nums[0];
int global_max = nums[0];
for (int i = 1; i < ; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) {
current_max += nums[i];
} else {
current_max = nums[i];
}
if (current_max > global_max) {
global_max = current_max;
}
}
return global_max;
}
```

其他方法

除了 Kadane 算法之外，还有其他方法可以找到数组中最长连续递增子序列，如分治法和动态规划法。然而，Kadane 算法通常是解决这个问题最简单、最有效的方法。

2024-12-04

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