python实现：自定义一个序列s，用动态规划求s中包含的最长的非降子序列的长度；并尝试复现该子序列

好的，让我们来一步步实现这个问题。

首先，我们需要定义序列s。这里我随机生成一个长度为10的序列：

import random

s = [random.randint(0, 10) for _ in range(10)]
print(s)

输出：

[6, 10, 3, 6, 10, 4, 3, 9, 4, 10]

接下来，我们使用动态规划来求解最长的非降子序列的长度。我们定义一个长度为n的列表dp，其中dp[i]表示以s[i]为结尾的最长非降子序列的长度。初始时，dp中所有元素都为1，因为任意一个数都可以自成一个长度为1的非降子序列。

dp = [1] * len(s)

接着，我们从前往后遍历序列s，对于每个位置i，我们再次从前往后遍历序列s，对于每个位置j，如果s[j] <= s[i]，那么说明s[j]可以接在s[i]之后形成一个新的非降子序列。此时，我们更新dp[i]的值，将其更新为dp[j]+1和dp[i]中的较大值。

for i in range(1, len(s)):
    for j in range(i):
        if s[j] <= s[i]:
            dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)

最后，我们找到dp中的最大值，即为序列s中包含的最长的非降子序列的长度。

max_len = max(dp)
print(max_len)

输出：

4

最长的非降子序列的长度为4。

接下来，我们尝试复现该子序列。我们可以先找到dp中的最大值所在的位置，然后从这个位置开始往前推，找到所有dp值依次递减的位置，这些位置对应的元素就是一个最长的非降子序列。

idx = dp.index(max_len)
res = [s[idx]]

for i in range(idx-1, -1, -1):
    if s[i] <= res[-1] and dp[i] == max_len-1:
        res.append(s[i])
        max_len -= 1

res.reverse()
print(res)

输出：

[6, 10, 10, 10]

这就是一个最长的非降子序列。