Python程序:查找连续严格递增子列表的长度
假设我们有一个名为 nums 的数字列表,我们需要找到当我们可以从列表中删除一个或零个元素时,连续严格递增子列表的最大长度。
因此,如果输入类似于 nums = [30, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 17, 32],则输出将为 7,因为当我们从列表中删除 18 时,我们可以得到 [11, 12, 13, 14, 15, 17, 32],这是最长的、连续的、严格递增的子列表,其长度为 7。
为了解决这个问题,我们将遵循以下步骤:
n := nums 的大小
pre := 一个大小为 n 的列表,并填充 1
对于 i 从 1 到 n - 1,执行以下操作:
如果 nums[i] > nums[i - 1],则
pre[i] := pre[i - 1] + 1
suff := 一个大小为 n 的列表,并填充 1
对于 i 从 n - 2 到 -1,递减 1,执行以下操作:
如果 nums[i] < nums[i + 1],则
suff[i] := suff[i + 1] + 1
ans := pre 的最大值和 suff 的最大值中的最大值
对于 i 从 1 到 n - 1,执行以下操作:
如果 nums[i - 1] < nums[i + 1],则
ans := ans 和 (pre[i - 1] + suff[i + 1]) 中的最大值
返回 ans
让我们看看下面的实现来更好地理解:
示例
class Solution: def solve(self, nums): n = len(nums) pre = [1] * n for i in range(1, n - 1): if nums[i] > nums[i - 1]: pre[i] = pre[i - 1] + 1 suff = [1] * n for i in range(n - 2, -1, -1): if nums[i] < nums[i + 1]: suff[i] = suff[i + 1] + 1 ans = max(max(pre), max(suff)) for i in range(1, n - 1): if nums[i - 1] < nums[i + 1]: ans = max(ans, pre[i - 1] + suff[i + 1]) return ans ob = Solution() nums = [30, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 17, 32] print(ob.solve(nums))
输入
[30, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 17, 32]
输出
7
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