服了，一直wrong answer，只好一直弄，一直改，发现只有一个地方不一样，就是数据是一组一组的，就是要不停地读。我自己只读了一次。这么点错误，弄了一下午。。。。
以下为代码：
我自己用贪心直接求得，注释部分是另一种方法，仔细观察其实是一样的。
贪心思路：用vec保存每个拦截系统的现在的最低高度。初始化为第一个导弹的高度，然后对于每个导弹，判断存不存在lower_bound(>=的第一个数)，若有，更新这个值为当前高度，否则，push_back插入
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main() {
int n = 0;
while (scanf("%d", &n) != EOF) {
vector<int> vec;
int k = 0;
scanf("%d", &k);
vec.push_back(k);
//int cnt = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
scanf("%d", &k);
//printf("%d ", cnt);
//求最长上升子序列的长度
/*if (vec[vec.size() - 1] < k) {
vec.push_back(k);
}
else {
vector<int>::iterator iter = lower_bound(vec.begin(), vec.end(), k);
*iter = k;
}*/
//求非上升子序列的个数
sort(vec.begin(), vec.end());
vector<int>::iterator iter= lower_bound(vec.begin(), vec.end(), k);
if (iter != vec.end()) {
*iter = k;
}
else {
vec.push_back(k);
}
}
printf("%d\n", vec.size());
}
//system("pause");
return 0;
}另一种方法的原理是：
求最长上升子序列FIS：
给定排好序的一堆数列中，求其的LIS长度。它的LIS长度就是它非上升子序列的个数。
注释里的就是这种方法，然后时间复杂度是n2
贪心的方法简单容易理解，而且不用动态规划。动态规划本身好理解，但是要优化成nlogn有点烦。
详情见下面这两篇文章：
http://www.cnblogs.com/wxjor/p/5524447.html
http://www.cnblogs.com/frankchenfu/p/7107019.html
#include<cstdio>
#include<algorithm>
const int MAXN=200001;
int a[MAXN];
int d[MAXN];
int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
scanf("%d",&a[i]);
d[1]=a[1];
int len=1;
for(int i=2;i<=n;i++)
{
if(a[i]>d[len])
d[++len]=a[i];
else
{
int j=std::lower_bound(d+1,d+len+1,a[i])-d;
d[j]=a[i];
}
}
printf("%d\n",len);
return 0;
}注意：在动态规划方法中，下面的else中求lower_bound其实根本没必要，也就是第二篇说的用栈模拟最长上升序列根本没必要，因为只求长度的话，只要栈顶元素永远是最新的就可以。
第一篇用“潜力”说明这种方法的必要性，我觉得牵强。根本不用这样做就能求得到长度。注意lower_bound是logn的复杂度。如果不让使用STL，可以用二分查找实现。即如第一篇的最后代码
上面是我刚才想的，我没发现有人把else中的二分查找解释的很清楚，我还以为是没用的。如果去掉这句，那么整个算法的复杂度就是O(N)，也就是说，只要当前的数比栈顶大，那么就计算在内。
但是这显然与我自己想的贪心算法时间复杂度不符，而且，会出现以下的情况：
若输入是：2 5 3 4，如果只是一个个比较，把比栈顶大的入栈，计算个数，那么显然，这种情况结果是2，不是3.
我们再次观察发生了什么：当判断2的时候，虽然它比栈顶元素小，但是在else中利用二分查找找到了它的位置，此时更新那个位置，显然那个位置就是栈顶。这个元素被更新到栈顶。从而保证了算法的正确性。
也就是说：栈顶元素的更新不只是在当前元素比栈顶大的时候，同样在else中也有可能被更新。即若该元素>（栈顶+1）的元素，那么该元素必定会被更新到栈顶。
而对于当前的数<=栈顶+1的元素，这种情况同样需要执行else，只有这样，我们才能保证栈顶+1的元素是更新过的.
以此类推，我们需要保证整个栈都是充满这样的更新后的元素
如下面这种情况：2 10 6 7 3 4 5。栈的变化如下
更加理解了这个算法
