最长连续递增序列
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题目描述
代码结果
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/*
* 使用Java Stream API求解：
* 将数组转换为一个列表，然后使用stream和reduce方法来计算最长的连续递增序列长度。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class Solution {
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
if (nums.length == 0) return 0;
return IntStream.range(1, nums.length)
.map(i -> nums[i] > nums[i - 1] ? 1 : -i)
.mapToObj(n -> n > 0 ? n : -n)
.reduce(1, (a, b) -> (b == 1) ? a + 1 : 1, Math::max);
}
}解释
方法:
这个题解采用了双指针的思路。左指针 left 表示当前连续递增子序列的起始位置，右指针 right 用于遍历数组。通过比较当前元素与前一个元素的大小，可以判断是否仍然保持递增趋势。如果递增，则更新最长长度 longest。如果递增中断，则更新 left 指针到当前位置，表示重新开始寻找连续递增子序列。最后返回找到的最长连续递增子序列的长度 longest。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(1)
代码细节讲解
🦆
在题解中，为什么在递增中断时，最长长度需要使用 right-left 而不是 right-left+1 来计算？
▷🦆
如果数组中所有元素相同，如 [2,2,2,2,2]，题解中的方法是否能正确处理并返回长度为1？
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题解中提到，如果序列只有一个元素，直接返回1。这种处理方式是否可以被视为一个通用的边界条件处理，即对所有长度为1的数组直接返回1？
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在题解的代码实现中，存在对最长长度longest的更新操作在两个不同的地方：递增时和递增中断时。这种重复的更新逻辑是否可以优化以简化代码？
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