redraiment是走梅花樁的高手。redraiment總是起點不限，從前到後，往高的樁子走，但走的步數最多，不知道為什麼？你能替redraiment研究他最多走的步數嗎？
例如梅花樁的高度：
2 5 1 5 4 56個點的高度各為 2 5 1 5 4 5
如從第1格開始走,最多為3步, 2 4 5
從第2格開始走,最多只有1步,5
而從第3格開始走最多有3步,1 4 5
從第5格開始走最多有2步,4 5
所以這個結果是3
梅花樁問題是最長公升序陣列問題。
使用動態規劃解題，需要題目符合動態規劃的解決思路。動態規劃解題思路是：
將大的問題拆解成小一點問題，小問題和大問題的解決思路是類似的
小問題之間的關係能完成大問題的最優解
通常拆解問題的方法有兩種，一種是二分法，把陣列拆成兩個。第二種是將將陣列逐個遞減，拆解成多個小陣列。對於本體來說，第二種方式比較適合。
小規模問題和大規模問題之間有某種聯絡，這種聯絡就是動態轉移方程。通過小規模問題的解決，能夠解決大規模問題，直到解決最終的問題。
題目是要求陣列 [2,5,1,5,4,5]中最長的公升序陣列。可以按照動態規劃的思路，將大問題拆解成小問題。求6個元素的最長公升序，可以拆解成求5個，同理求5個元素的，可以拆解成求4個。最後一直到1個。
[2,5,1,5,4,5]
[2,5,1,5,4]
[2,5,1,5]
[2,5,1]
[2,5]
[2]
求最多的步數，但不知道是從哪一步開始算最多。所以就建立乙個陣列dp，陣列dp中儲存從第乙個梅花樁到當前梅花樁的步數。因為求的步數，最少也走一步，所以dp的初始值就是
dp = [1,1,1,1,...1]dp[j] + 1 大 還是 dp[i] 大1545
1111
11下標為1時，dp陣列。
因為 5 比 2大，所有，dp[0] + 1 > dp[1],所以dp[1]=1+1=225
1545
1211
11下標為2時，dp陣列：
1 < 5, 1< 2，所以dp陣列不變，dp[2] = 125
1545
1211
11下標為3時，dp陣列：
5 > 1,所以dp[3] = max(dp[2]+1,dp[3]) = max(2,1) = 2
同時，5 > 2 ,所以dp[3] = max(2,dp[0]+1) = max(2,2) = 2。
所以dp[3] = 225
1545
1212
11下標為4時，dp陣列：
4 > 1 ,dp[4] = max(dp[4],dp[2]+1) = max(1,2) = 225
1545
1212
21下標為5時，dp陣列：
5 > 4 ,dp[5] = max(dp[5],dp[4]+1) = max(1,3) = 3
5 > 1 ,dp[5] = max(3,1) = 3
5 > 2 ,dp[5] = max(3,1) = 325
1545
1212
23邊界值很清晰就是第乙個梅花樁就一步，也就是dp[1,x,x,x,x,x]
def getresult(l):
n=len(l) # 傳入list的長度
dp=[1]*n # dp[i]表示以第i個樁為結尾，最多走多少步，初始是1步
for i in range(n):# i表示第幾個樁
for j in range(i):# j表示i前面的樁
if l[i]>l[j]: #當第j個樁小於第i個樁的值時，第j個樁有dp[j]個上公升的序列。
dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)#這時比較dp[j]+1和dp[i]大。因為可能會存在比dp[j]更大的序列，所以要找出最大的。
#dp代表下標為i時上公升序列。max找出其中最大的即為所求
return max(dp)
if __name__ == "__main__":
l=[2,5,1,5,4,5]
ans=getresult(l)
print(ans)
最大和子陣列和最長公升序陣列這兩個問題能代表著陣列類動態規劃的求解方式，兩個問題的相似之處為：
a. 都將問題轉化成以求解第i個元素為結尾的問題
b. 構建dp陣列，填充以第i個元素為結尾的最優解
c. 都將大規模問題拆解成小規模問題
d. 小規模問題小到極限有乙個邊界值，最大和的邊界為只有乙個元素時就是自身，最長公升序的邊界為只有乙個元素時公升序值為1
這四個規律也是求解陣列類動態規劃問題的四個步驟
同時兩個問題也有不同之處：
a. 最大和子陣列，dp陣列中代表著以i為結尾的陣列的最大值，下乙個值只和上乙個值有關，保證連續性
b. 最長公升序陣列，dp陣列中代表這以i為結尾的公升序陣列的個數。下乙個值與前面所有的值都有關聯，要拿到前面值中的最大值。因為其不需要保證連續性，所有需要遍歷前面的dp。最大和子陣列只需要比較前乙個。
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