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タイトル効果：最長シーケンスの長さが減少の列数を求め、そして最長のシーケンスの数を減らします
タイトル分析：直接普通使用することができ、最長のドロップシーケンスがルーチン操作で見つける\（O（N ^ 2） \） アルゴリズム、またバイナリ達成するために使用することができる\（O（nlogn）\）の複雑さを、しかし（\ n個の\当量5000 \）だけを実行単純なアルゴリズム
それでは、どのよう統計は、それをプログラム？
我々は（DP \）\最長シーケンスがドロップ提供さ見つける\（D（I）\）で表さ\（私は\）エンド・ドロップ・シーケンスの最大長。同様に、私たちが使用することができます\（F（I ）\）で表される\（Iは\）終了、長さ\（D（I）\）液滴のサブシーケンスの数
不难想到\（F（I）= \ {}ケース1 \ qquadのD（I）== 1 \\はsum_ {J} ^ {I - 1} \開始\ \ {F（j）は、| \; J <I \; \; \＆\＆\; \; F（J）+ 1 ==のF（I）\} \端{ケース} \）
しかし、そうするための、問題があるダブルカウント
もしそこに\（D（I）== D （J）\） と\（A（I）A ==（J）\） 、および満たすI $ <J \（、持っている\） F（I）\のLeq F（J）$
その理由は、単純です\（F（i）が\）全てのプログラムがあるの\（F（J）\）含まれており、その後、あなたがする必要があります（\）は、f（j）を\に設定されている\（0 \）、または\（\ F（J））プログラムが複数回カウントされます
コード提供、小規模な書き込み上のデータ\（O（N ^ 2） \） アルゴリズム
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 8192;
int val[maxn],g[maxn],d[maxn],f[maxn],n,ans;//val为原数列,d[i]表示以i结尾的最长下降子序列长度,f[i]表示以i结尾,长度为d[i]的下降子序列的数量
int main(){
ios::sync_with_stdio(false);
cin >> n;
for(int i = 1;i <= n;i++)
cin >> val[i];
for(int i = 1;i <= n;i++)
g[i] = -0x7fffffff;
ans = -1;
for(int i = 1;i <= n;i++){
int k = 0;
int l = 1,r = n;
while(l <= r){
int mid = (l + r) >> 1;
if(g[mid] > val[i])k = mid,l = mid + 1;
else r = mid - 1;
}
d[i] = k + 1;
g[k + 1] = val[i];
ans = max(ans,d[i]);
}
cout << ans << " ";//求LIS,没啥好说的
for(int i = 1;i <= n;i++){//依照转移方程
if(d[i] == 1)f[i] = 1;
for(int j = 1;j < i;j++)
if(d[i] == d[j] && val[i] == val[j])//如果j的方案已经被i包含了
f[j] = 0;
else if(d[i] == d[j] + 1 && val[i] < val[j])//统计方案
f[i] += f[j];
}
int sum = 0;
for(int i = 1;i <= n;i++){//输出答案
if(d[i] == ans)sum += f[i];
}
cout << sum << '\n';
return 0;
}