从数组中恰好删除一个元素后最长递增连续子数组的最大长度

对于给定数组中恰好删除一个元素后的最长递增连续子数组的最大长度，我们可以采用动态规划的思想来解决。

首先定义一个长度为 n 的数组 dp，其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的最长递增连续子数组的长度。则有以下状态转移方程：

if nums[i] > nums[i-1]:
    dp[i] = dp[i-1] + 1
else:
    dp[i] = 1

这里需要注意的是，在数组 nums 中删除一个元素后，可能会出现不连续的情况。因此，我们需要遍历删除每个元素后的所有情况，找到最长的递增连续子数组。

代码实现如下：

class Solution:
    def findLengthOfLCIS(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        result = 0
        for i in range(n):
            dp = [1] * n
            for j in range(i, n):
                if j > i and nums[j] > nums[j-1]:
                    dp[j] = dp[j-1] + 1
                result = max(result, dp[j])
        return result

其中，result 变量保存当前最长的递增连续子数组的长度。

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(n^2)$，其中 $n$ 为数组的长度。由于需要遍历删除每个元素后的所有情况，因此最坏情况下需要遍历 $n^2$ 种情况。
• 空间复杂度：$O(n)$，需要额外使用一个长度为 $n$ 的数组来保存以每个元素结尾的最长递增连续子数组的长度。