674. 最长连续递增序列

给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。

连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。

示例 1：

输入：nums = [1,3,5,4,7]
输出：3
解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。
尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。

示例 2：

输入：nums = [2,2,2,2,2]
输出：1
解释：最长连续递增序列是 [2], 长度为1。

提示：

• 1 <= nums.length <= 104
• -109 <= nums[i] <= 109

贪心

简化版滑动窗口-遍历输入数组，如果当前元素不大于前一个元素，说明递增中断，重置起始索引。否则更新最长连续递增子序列的长度为当前索引减去起始索引+1。之所以说是简化版的滑动窗口，是因为左边界如果移动的话，是直接移到窗口右侧第一个元素，不会移动到窗口内的某个元素。

局部最优就是全局最优的话就是贪心。

因为连续，所以只需检查前一个数和当前数，如果是序列，则需要检查前面的所有数。

class Solution {
    public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
        int ans = 0;  // 记录最长连续递增子序列的长度
        int n = nums.length;  // 获取数组的长度
        int start = 0;  // 记录当前连续递增子序列的起始位置

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 如果当前元素不大于前一个元素，说明递增中断，重置起始位置
            if (i > 0 && nums[i] <= nums[i - 1]) {
                start = i;
            }
            // 更新最长连续递增子序列的长度
            ans = Math.max(ans, i - start + 1);
        }

        return ans;  // 返回最长连续递增子序列的长度
    }
}

• 时间复杂度： $O(n)$ ，其中 $n$ 是数组 $n u m s$ 的长度。需要遍历数组一次。
• 空间复杂度： $O(1)$ 。额外使用的空间为常数。