该题目有两种解法，都是动态规划中特别经典的解法，一种是最长不下降子序列，一种是最长公共子序列；

第一种方法对于该题目其实有点取巧的感觉；

首先，注意一点，对于最长不下降子序列来说，其序列的元素一定是非递减的，所以我们的当务之急是如何将值转换为递增序列，从而使得算法能够继续进行；对于这个问题，我们可以使用hashtable进行处理，也就是利用hashtable重新使得值递增；

这里需要注意一下，子序列递增研究的是不连续的子序列，连续的子序列其实可以用前面的KMP算法来及进行解决；

对于该问题，首当其中的还是状态转移方程。由于该问题还是从0开始研究，所以仍然设置一个一维数组dp来储存中间的状态；

大致思路是限定一个子串序列，然后选择一个，从第一个开始进行轮询，这里有点像插入排序的感觉；

其状态转移方程为dp[i]=max(1,dp[j]+1);该方程可以理解将第i个元素排在j后面，从而继承j之前的子串序列的长度，1为单个元素的序列长度；代码如下：

#include
    
     #include
     
      #include
      
       #include
       
        using namespace std;const int maxc=210;const int maxn=10010;int Hashtable[maxc];int a[maxn],dp[maxn];int main(){    int n,m,x;    scanf("%d%d",&n,&m);    memset(Hashtable,-1,sizeof(Hashtable));    for(int i=0;i
        
         =0){            a[num++]=Hashtable[x];            //进行hashtable的相应转换        }    }    int ans=-1;    for(int i=0;i
        
       
      
     
    

第二种不太好理解，所以这里先不再赘述，主要是不能理解为什么公共部分可以重复输出；