LintCode 最长上升连续子序列

题目

给定一个整数数组（下标从 0 到 n-1， n 表示整个数组的规模），请找出该数组中的最长上升连续子序列。（最长上升连续子序列可以定义为从右到左或从左到右的序列。）

样例

给定 [5, 4, 2, 1, 3], 其最长上升连续子序列（LICS）为 [5, 4, 2, 1], 返回 4.
给定 [5, 1, 2, 3, 4], 其最长上升连续子序列（LICS）为 [1, 2, 3, 4], 返回 4.

分析1（普通解法）

最简单的思路，遍历两遍，正向和反向各一遍，利用两个变量记录最长序列的长度。具体阅读代码，就可以知道。

public class Solution {
    /**
     * @param A an array of Integer
     * @return  an integer
     */
    public int longestIncreasingContinuousSubsequence(int[] A) {
        // Write your code here
        int max=1,count=1;
        if(A.length == 0)
            return A.length;
        for(int i=1;imax)
                max=count;
            else
                count=1;
            count=1;
        }
        
        for(int i=A.length-1;i>0;i--)
        {
            while(i>0 && A[i-1]>A[i])
            {
                i--;
                count++;
            }
            if(count>max)
                max=count;
            else
                count=1;
            count=1;
        }
        
        return max;
    }
}

时间复杂度遍历了数组两次，较慢

分析2（使用队列）

引入队列可以是思路更清晰，而且我们只要遍历一遍就可以了
原理是：首先将第一个元素进队，然后循环将后面的元素进队，如果是递增的，就直接进队，直到碰到不是递增的，记录下此时队列的大小，队列的大小就是这个递增序列的长度，然后清空队列，继续进队，重复这个过程，最后留下来的就是最长递增序列的长度。

public class Solution {
    /**
     * @param A an array of Integer
     * @return  an integer
     */
    public int longestIncreasingContinuousSubsequence(int[] A) {
        // Write your code here
        if(A.length == 0)
            return 0;
        Queue queue = new LinkedList();
        queue.offer(A[0]);
        int max=1,count=1;
        for(int i=1;imax)
                    max = count;
                queue.clear();
            }
            queue.offer(A[i]);
        }
        count = queue.size();
        if(count>max)
            max = count;
        
        queue.clear();
        
        queue.offer(A[A.length-1]);
        for(int i=A.length-1;i>0;i--)
        {
            if(A[i]>A[i-1])
            {
                count = queue.size();
                if(count>max)
                    max = count;
                queue.clear();
            }
            queue.offer(A[i]);
        }
        
        count = queue.size();
        if(count>max)
            max = count;
        
        return max;
    }
}