#if 0
class Solution { //动态规划
public:
int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
vector<int> dp(nums.size());
int max = 0;
for(int i = 0;i< nums.size()-1; i++){
if(nums.at(i+1)> nums.at(i)) {
dp.at(i+1) = dp.at(i) + 1;
}
if(dp.at(i+1) > max) max = dp.at(i + 1);
}
return max+1;
}
};
#endif
#if 0
class Solution { //动态规划 空间优化
public:
int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
int LengthOfLCIS = 1; //保存上一次计算的连续递增的子序列的长度
int max = 1; // 保存最长的子序列的长度
for(int i = 0;i< nums.size()-1; i++){
if(nums.at(i+1)> nums.at(i)) { //如果连续递增，长度增加
LengthOfLCIS++;
}else{ //不递增了，恢复原样。
LengthOfLCIS = 1;
}
max = LengthOfLCIS > max ? LengthOfLCIS : max;
}
return max;
}
};
#endif
class Solution { // 双指针
public:
int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
int left=0,right = 0;
int max = 1;
for(int i = 0;i< nums.size()-1; i++){
right++;
if(nums.at(i+1)<=nums.at(i)) {
max = (right-left) > max ? (right-left) : max;
left=right;
}
}
max = (right - left + 1) > max ? (right - left + 1) : max; //最后一次判断是否右指针和左指针的差距是否比max 大，最后一次判断时，右指针和左指针之间的距离需要加1才是所需的长度。
return max ;
}
};