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以下是用Python实现最长递增子序列问题的代码及注释说明：

def longest_increasing_subsequence(arr):    n = len(arr)    # 初始化dp数组，dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长递增子序列长度    dp = [1] * n    # 初始化最长递增子序列的长度    max_length = 1    # 从第二个元素开始遍历    for i in range(1, n):        # 对于每个元素，向前遍历所有可能的子序列        for j in range(i):            # 如果当前元素比前面的元素大，那么可以在前面的子序列后面接上当前元素            if arr[i] > arr[j]:                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)        # 更新最长递增子序列的长度        max_length = max(max_length, dp[i])    # 返回最长递增子序列的长度    return max_length

说明：

代码实现的思路是动态规划，通过遍历所有元素和子序列，逐步构建最长递增子序列。代码中使用了一个dp数组来保存以每个元素为结尾的最长递增子序列长度，然后遍历每个元素时，通过比较当前元素和前面元素的大小，更新dp数组中的最长递增子序列长度。最后返回dp数组中的最大值，即为最长递增子序列的长度。

在实际应用中，最长递增子序列问题可以用于求解多种问题，比如在DNA序列比对、股票交易策略等领域都有广泛的应用。

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