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
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence
参考：
python
# 0674.最长递增子序列
class Solution:
def findLengthOfCIS(self, nums: [int]) -> int:
"""
动态规划，最长连续递增子序列
1.确定dp及下标：
- dp[i], 下标为i结尾的数组的连续递增的子序列长度为dp[i]
2.递推公式：
- nums[i+1] > nums[i]， dp[i+1] = dp[i] + 1
3.初始化：
- dp[i]=1
4.遍历顺序：
- 从前向后
:param nums:
:return:
"""
if len(nums) == 0: return 0
res = 1
dp = [1] * len(nums)
for i in range(0, len(nums)-1):
if nums[i+1] > nums[i]:
dp[i+1] = dp[i] + 1
res = max(res, dp[i+1])
return res
def findLengthOfCIS_(self, nums: [int]) -> int:
"""
贪心算法
:param nums:
:return:
"""
if len(nums) == 0: return 0
res = 1
count = 1
for i in range(len(nums)-1):
if nums[i+1] > nums[i]:
count += 1
else:
count = 1
res = max(res, count)
return res
golang
package dynamicPrograming
// 贪心算法
func findLengthOfCIS_(nums []int) int {
if len(nums) == 0 {return 0}
var res, count int
res, count = 1, 1
for i:=0;i<len(nums)-1;i++ {
if nums[i+1] > nums[i] {
count++
} else {
count = 1
}
res = max(res, count)
}
return res
}
// 动态规划
func findLengthOfCIL(nums []int) int {
if len(nums) == 0 {return 0}
var res int = 1
dp := make([]int, len(nums))
for i:=0;i<len(nums);i++ {
dp[i] = 1
}
for i:=0;i<len(nums)-1;i++ {
if nums[i+1] > nums[i] {
dp[i+1] = dp[i] + 1
}
res = max(res, dp[i+1])
}
return res
}
func max(a, b int) int {
if a > b {return a}
return b
}