>[danger]最長連續遞增數組，復雜度多少，能優化到多少？ 使用 JavaScript 編程找到最長連續遞增數組的**時間復雜度為 O(n)**，已經是最優解法。 >最長連續遞增數組 最長連續遞增數組是指在一個給定的數組中，存在一段連續的子數組，其中的元素按照順序遞增，并且這個子數組的長度最長。 具體來說，對于一個數組，如果存在一個連續的子數組，其中的元素按照從左到右遞增的順序排列，并且這個子數組的長度大于或等于其他所有遞增子數組的長度，那么這個子數組就是最長連續遞增數組。 例如，對于數組 `[1, 3, 5, 2, 4, 6, 8, 9]`，其中 `[2, 4, 6, 8, 9]` 是最長連續遞增數組，因為它是該數組中按照順序遞增的最長連續子數組。 最長連續遞增數組經常用于解決一些需要找出數組中最長遞增子序列的問題。這類問題在算法和數據處理中非常常見，求解最長連續遞增數組可以幫助我們快速處理這些需求，比如確定連續遞增數組的長度、起始位置等。 >實現方法 找到**最長連續遞增數組**可以按照以下方式進行： ```javascript function findLongestIncreasingSubarray(nums) { const n = nums.length; let start = 0; let maxLen = 0; for (let i = 1; i < n; i++) { if (nums[i] <= nums[i - 1]) { start = i; } if (i - start + 1 > maxLen) { maxLen = i - start + 1; } } return maxLen; } // 示例用法 const nums = [1, 3, 5, 4, 7]; const result = findLongestIncreasingSubarray(nums); console.log(result); // 輸出: 3 ``` 以上代碼通過一次遍歷數組就可以找到最長連續遞增數組的長度，時間復雜度是 O(n)，其中 n 是數組的長度。 這個算法已經是比較高效的了，難以進一步優化。因為在一次遍歷的過程中，我們記錄了最長遞增數組的起始位置和長度，并在遍歷過程中進行即時更新，不需要額外的數據結構。因此，在這個問題上，我們已經得到了一個時間復雜度最優的解法。 值得注意的是，雖然時間復雜度為 O(n)，但這只是一次遍歷數組的操作，不包括輸入輸出的時間。如果涉及到輸入輸出，需要根據具體情況考慮總體的時間復雜度。 總結起來，使用 JavaScript 編程找到最長連續遞增數組的時間復雜度為 O(n)，已經是最優解法。