const
maxn=10000；
var
a:array[0..maxn] of longint； //保存数列
f:array[0..maxn] of longint； //F[i]保存以第i个数为最高点的最长上升子序列的长度
up:array[0..maxn] of longint； //优化:up[i]保存长度为i的上升子序列的最高点是哪个点
n,max:longint； //max表，现在求出的最长的上升子序列的长度
procedure int；
var
i:longint；
begin
read(n)；
for i:=1 to n do read(a[i])；
end；
procedure dynamic；//动态规划
var
i,j:longint；
begin
for i:=1 to n do
for j:=max downto 0 do//1号标记
if a[up[j]]<a[i] then
begin
f[i]:=j+1；
if j=max then
begin
inc(max)；
up[max]:=a[i]；
end else
if a[i]<a[up[j+1]] then up[j+1]:=a[i]；
break；
end；
//for i:=1 to n do write(f[i], )；//检验语句，无实用
write(max)；
end；
begin
int；
dynamic；
end.
{思想：我们找出长度为i(一般来说，可能有多个)、而高度却最小的点，记录在up[i]中；
下一次，在求解F[i+n]时，从现已知最长长度向0循环枚举up[j](如1所示),找出
长度最大，且a[up[j]]<a[i+n]的点，F[i+n]:=j+1。
为什么up要保存高度最小的点，因为，高度越小，后面的机会就越大，举例：
编号 1 2 3 4 5 6 7
值 4 5 6 1 2 3 4
人工可求得长度为3的点的值是6和3，如果我们保存up[3]:=3,那么求7号点时，
a[7]=4>up[3]=3,所以f[7]:=3+1；
如果保存up[3]:=6,可想而知，这对7号点多么“不利”。
所以，“高度越小，后面的机会就越大”。}
f:array[1..100000] of longint；
l,r,t,n,i,a:longint；
procedure find；
var
mid:longint；
begin
while l<=r do
begin
mid:=(l+r) shr 1；
if f[mid]=a then begin l:=mid；exit；end
else if f[mid]>a then l:=mid +1
else r:=mid-1；
end；
end；
begin
readln(n)；
for i:=1 to n do
begin
read(a)；
if a=0 then continue；
l:=1；
r:=t；
find；
if l<=t then f[l]:=a
else begin inc(t)；f[t]:=a；end；
end；
write(t)；
end.
LS程序好长啊。。。这是标准的NLOGN。。。