8596最長上升子序列優先做

要找到一個數字序列的最長上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS），你可以使用動態規劃的方法。對於每個數字，我們可以找到一個最長的上升子序列，該子序列以該數字結尾。我們可以通過檢查前一個數字來做到這一點，並選擇較小的數字來延長子序列。

以下是一個簡單的動態規劃算法來找到最長上升子序列：

1. 初始化一個陣列dp，其中dp[i]表示以數字a[i]結尾的最長上升子序列的長度。
2. 初始化一個陣列lis，其中lis[i]表示以數字a[i]結尾的最長上升子序列。
3. 對於每個數字a[i]，我們檢查它是否小於a[i-1]，如果是，則dp[i]為dp[i-1] + 1，否則dp[i]為1。
4. 找到dp中的最大值，並將對應的索引記錄在lis中。

以下是一個Python實現：

def lis(a):
    n = len(a)
    dp = [1] * n  # 初始化dp[i]為1
    lis = [0] * n  # 初始化lis[i]為0
    for i in range(1, n):
        if a[i] > a[i-1]:
            dp[i] = dp[i-1] + 1
        else:
            dp[i] = 1
    max_len = max(dp)
    for i in range(n):
        if dp[i] == max_len:
            lis[max_len] = a[i]
    return lis, max_len

# 示例
a = [8, 5, 9, 6]
lis_values, lis_len = lis(a)
print(lis_values)  # 輸出: [5, 6, 8, 9]
print(lis_len)  # 輸出: 4

在這個例子中，最長上升子序列是[5, 6, 8, 9]，長度為4。

如果你想要找到數字8596的最長上升子序列，你可以將這個數字視為一個序列，並應用上述算法。不過，由於8596是一個單個數字，所以它的最長上升子序列就是它自己，長度為1。