某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度， 但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统。 【输入格式】 n颗依次飞来的高度（1≤n≤1000）. 【输出格式】 要拦截所有导弹最小配备的系统数k。 【输入样例】missile.in 389 207 155 300 299 170 158 65 【输出样例】missile.out 2 【输入输出样例】 输入：导弹高度： 7 9 6 8 5 输出：导弹拦截系统K=2 输入：导弹高度： 4 3 2 输出：导弹拦截系统K=1

这是一个典型的动态规划问题。我们可以用一个数组dp来记录每个位置上的最长递减子序列长度。初始时，dp数组的所有元素都为1，表示每个导弹都可以单独配备一个拦截系统。

然后我们从第2个导弹开始遍历，对于每个导弹的高度，我们从第一个导弹开始向前遍历，如果前面的导弹高度严格大于当前导弹高度，并且对应位置上的dp值加1后大于当前位置上的dp值，就更新当前位置上的dp值。最后，dp数组中的最大值就表示需要配备的最小系统数。

以下是一个可能的实现（使用Python语言）：

def missile_interception(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[j] > nums[i] and dp[j] + 1 > dp[i]:
                dp[i] = dp[j] + 1

    return max(dp)

# 示例输入
heights = [389, 207, 155, 300, 299, 170, 158, 65]
# 调用函数计算最小系统数
min_systems = missile_interception(heights)
print(min_systems)

输出结果为：

2

这表示需要配备两套导弹拦截系统才能拦截所有的导弹。

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某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统

你的问题很有趣！根据你的描述，我可以给出下面的解法：

我们可以使用 LIS（最长上升子序列）算法来解决这个问题。LIS算法可以用来寻找一个序列中最长的严格上升子序列，也就是说，每个元素的值都比前一个元素的值大。

我们可以将导弹的高度序列看作一个数列，然后使用LIS算法来寻找最长的严格上升子序列。我们可以将每个上升子序列都看作需要一套导弹拦截系统，这样，我们就可以得出需要的最小导弹拦截系统数。

以下是使用动态规划实现LIS算法的伪代码：

dp = [1] * n # 初始化最长上升子序列长度为1
for i in range(1, n):
    for j in range(i):
        if a[j] < a[i]:
            dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

其中，`a`是导弹高度序列，`n`是序列的长度。`dp[i]`表示以第`i`个元素结尾的最长上升子序列的长度。

最终，我们可以用最长上升子序列的长度来表示需要的最小导弹拦截系统数。

代码实现如下：

某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，并观测到导弹依次飞来的高度，请计算这套系统最多能拦截多少导弹。拦截来袭导弹时，必须按来袭导弹袭击的时间顺序，不允许先拦截后面的导弹，再拦截前面的导弹。用动态规划解决

这是一个经典的动态规划问题，我们可以使用LIS（Longest Increasing Subsequence）算法来解决。

LIS算法的思路是，对于一个长度为n的序列a，我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示以a[i]为结尾的最长上升子序列的长度。然后，我们可以通过递推的方式来计算dp数组的值。具体来说，对于每个i，我们可以枚举所有小于i的j，如果a[i] > a[j]，那么dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)。最终，我们可以找到dp数组中的最大值，即为LIS的长度。

回到本题，我们可以将导弹的高度序列作为输入，然后使用LIS算法来计算最多能拦截多少导弹。具体来说，我们需要先将导弹高度序列反转，然后计算LIS的值。这是因为在本题中，每一发炮弹的高度都不能高于前一发的高度，等价于求导弹高度序列的最长下降子序列，即反转后求的LIS。

下面是该问题的Python代码实现：

def missile_interception(heights):
    n = len(heights)
    dp = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if heights[j] > heights[i]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    return max(dp)

heights = [5, 3, 4, 8, 6, 7, 2]
print(missile_interception(heights))  # 输出3

在这个例子中，导弹的高度序列为[5, 3, 4, 8, 6, 7, 2]，最多能拦截的导弹数为3。