原題：
原題說了知識點是循環，雖然也正確，但成功誤導了大批像我一樣的菜鳥們。此外圖片中描述中的滿足條件應該是T1<T2<......<Ti-1<Ti>Ti+1>......>TK。
此題正確的解題思想是動態規劃。
先說說我的錯誤思路吧，可能有很多人跟我的思路一樣，卻還沒明白錯在哪裏。
我的（錯誤）思路：以第i（0<=i<=n)個人爲中心，分別向兩邊遍歷，剔除比上一個高的人，加起來得到需要出列的同學總人數。n次循環後保留最小值。
舉個列子：假設同學的身高：17,18,19,10,20,19,18。（不要吐槽都是矮人）
很明顯正確答案是1。只需要身高爲10的同學出列即可，然而按照算法，會將17,18,19都出列。顯然會得到錯誤的答案。
正確思路：以第i（0<=i<=n)個人爲中心，分別從兩邊向i遍歷，求出最長上升序列。
不就是換了個遍歷方向嗎？有什麼不同。這就要從動態規劃的基本要素說起了（其實沒說，不要打我）。
動態規劃的基本要素：1.最優子結構 2.重疊子問題 （不懂的自己解決吧，我就不獻醜了）
針對變量的解釋：n：總人數；a：身高數組；a1：從0到i的最長子序列長度；a2：從n-1到i的最長子序列長度。比如：a[3]=2，表示從0到3號人，滿足身高要求的最長序列長度是2，即至少出列2人使得剩下的人滿足身高要求。至於出列哪兩個人，動態規劃算法無法解決。
import java.util.Scanner;
public class Chorus {
public static void main(String[] args) {
Scanner input = new Scanner(System.in);
int n;
int[] a, a1, a2;
n = input.nextInt();
a = new int[n];
a1 = new int[n];
a2 = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
a[i] = input.nextInt();
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
a1[i] = 1;// 初始值置爲1，因爲最小是1，即他自己
// 求出到i的最長子序列
// 外層循環好懂，內層循環我來稍稍解釋一下，它的作用是找到i之前最長的子序列，但是要滿足i的身高大於j的身高，a1[i]就等於那個最長子序列+1(自身)
// 可能還不好懂，建議沒懂的同學找張紙劃一下
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (a[i] > a[j] && a1[i] < a1[j] + 1) {
a1[i] = a1[j] + 1;
}
}
}
// 同理
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
a2[i] = 1;
// 求出到i的最長子序列
for (int j = n - 1; j > i; j--) {
if (a[i] > a[j] && a2[i] < a2[j] + 1) {
a2[i] = a2[j] + 1;
}
}
}
int max = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 注意第i個人被加了2次
if (max < a1[i] + a2[i] - 1) {
max = a1[i] + a2[i] - 1;
}
}
System.out.println(n - max);
}
}
代碼通過了華爲oj的測試用例，但我不能保證代碼的正確性，如果您看出了我的代碼有錯誤之處，歡迎指正。
8 186 186 150 200 160 130 197 200
4內層循環的解釋：
放在底部是因爲我太笨了，寫給我自己看的。
以測試用例爲例：
186 186 150 200 160 130 197 200
下面的分析步驟是按照人的思維來的，跟代碼本質是一樣的，區別在於代碼是按步執行的，而人的思維具有跳躍性。
首先有了a數組，a1,a2數組初始化都爲1。
先計算a1：
a[0]=186, a1[0]=1；不用說。
a[1]=186, a1[1]=1；找到滿足a[i]>a[k]且a1[k]最大的那個k，顯然沒找到，保持默認值1。
a[2]=150, a1[2]=1；與上面相同的做法。
a[3]=200, a1[3]=2；找到滿足條件的k值，k=2，那麼a1[3]=a1[2]+1；
a[4]=160, a1[4]=2；
a[5]=130, a1[5]=1；
a[6]=197, a1[6]=3；
a[7]=200, a1[7]=4；
計算a2：
先計算a2[7]
a2[7]=1；
a2[6]=1；
a2[5]=1；
a2[4]=2；
a2[3]=3；
a2[2]=2；
a2[1]=3；
a2[0]=3；