Given an array, i) find the longest continuous increasing subsequence. ii) find the longest increasing subsequence.

解答思路：

对于这个问题，我们需要解决两个部分：
i) 找到最长的连续递增子序列：这个问题可以通过遍历数组，同时维护一个当前递增序列的长度和一个全局最大递增序列的长度来解决。当我们遇到一个比当前元素小的数时，更新当前递增序列的长度；当我们遇到一个比当前元素大的数时，更新全局最大递增序列的长度并重置当前递增序列的长度。同时记录下全局最大递增序列的起始位置和长度。

ii) 找到最长的递增子序列（可以不连续）：这个问题可以通过动态规划来解决。我们可以创建一个新的数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度。然后遍历数组，对于每个元素，如果它比之前所有元素都大，那么dp[i]就等于前面的最长递增子序列长度加1；否则dp[i]等于之前最长递增子序列的长度。全局最长递增子序列长度即为dp数组中的最大值。同时记录下最长递增子序列的起始位置和长度。

最优回答：

对于第一部分（找到最长的连续递增子序列），我们可以使用以下步骤：

1. 初始化两个变量：当前递增序列长度（current_length）和全局最大递增序列长度（max_length）。
2. 遍历数组，对于每个元素，如果它比前一个元素大，则增加current_length；否则，更新max_length为current_length并重置current_length为1。同时记录下全局最大递增序列的起始位置和长度。

对于第二部分（找到最长的递增子序列），我们可以使用动态规划的方法：

1. 创建一个新的数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度。
2. 遍历数组，对于每个元素，如果它比之前所有元素都大，那么dp[i]=dp[i-1]+1；否则dp[i]=dp[i-1]。同时记录下最长递增子序列的起始位置和长度。全局最长递增子序列长度即为dp数组中的最大值。