在Python中查找连续严格增加的子列表的长度的程序

假设我们有一个称为nums的数字列表，那么当我们可以从列表中删除一个或零个元素时，必须找到一个连续的严格递增子列表的最大长度。

因此，如果输入类似于nums = [30，11，12，13，14，14，15，18，17，32]，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，连续且严格增加的子列表，其长度为7。

为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作：

• n：= nums的大小

• pre：=大小为n并以1s填充的列表

• 对于范围在1到n-1之间的i

• pre [i]：= pre [i-1] + 1

• 如果nums [i]> nums [i-1]，则

• suff：=大小为n并以1s填充的列表

• 对于范围在n-2到-1的i，减1，

• suff [i]：= suff [i + 1] +1

• 如果nums [i] <nums [i + 1]，则

• ans：= pre最大值和suff最大值的最大值

• 对于范围在1到n-1之间的i

• ans：= ans的最大值和（pre [i-1] + suff [i + 1]）

• 如果nums [i-1] <nums [i + 1]，则

• 返回ans

让我们看下面的实现以更好地理解-

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))

输入值

[30, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 17, 32]

输出结果

7