解析见代码

/*先讲一下思路：
 本题来源于Noip1999(启蒙域A1260)
 原题可以用O(n^2)算法过，但本题需要用O(nlogn)
  原本的动态规划算法显然是不够的
  最多能拦截几枚导弹，本质上就是一个最长不上升序列的长度（反正只有一套）（不一定连续）
  需要配备几套系统，本质上就是一个最长上升序列的长度（高出去的要重新配备一套） 
  理论存在，实践开始！ 
 */ 
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 100010;
int f[N];  //f数组存储的是最长不上升序列（注意不是子序列） 
int g[N];  //g数组存储的是最长上升序列（注意不是子序列）
int h[N];  //h数组存储导弹的高度  
int n;//n纯粹一个过程量，循环输入用的，可以优化 
int main() {
	while (cin >> h[++ n]);//这里之所以使用++n而非n++,是因为n要从1开始（当然如果你初始化n=1，那么就用n++） 
	n--; 
	int res = 1, cnt = 1;//res和cnt的用法一致，只不过为区分用处，所以用了不同的名字 
	f[1] = g[1] = h[1];//初始化 
	for (int i = 2; i <= n; i ++ ) {//请注意，因为前面已经有一步n--的操作，所以这里的n实质上是n-1,由于已经初始化f,g,h数组的第一项一致，所以只需要从2开始 
		if (h[i] <= f[res]) f[++ res] = h[i];//若出现不大于(即不上升子序列的下一项）则自动补入 
		else{
			int k = upper_bound(f + 1, f + res + 1, h[i], greater<int>()) - f;
			/*如果导弹的高度已经超出范围，那么就在已求出范围用upper_bound函数寻找
			第一个<高度的，选择拦截更高的导弹，从而给出更大限度的发挥空间*/ 
			f[k] = h[i];//根据地址锁定  
		}
		if (h[i] > g[cnt]) g[++ cnt] = h[i];//g数组同理，只不过加不加greater看情况 
		else{
			int k = lower_bound(g + 1, g + cnt + 1, h[i]) - g;
			g[k] = h[i];
		}
	}
	printf("%d\n%d\n", res, cnt);//输出 
	return 0;
}
//代码来自CSDN,注释是本人写的 




/*附加样例分析：
第一步，先统一第1项高度为h[1]=389
第二步，满足207<=389(即f[1])，故f[2](即f[++1])=207,res=2;
		不满足207>389,查找后得k=1,207替换389;
第三步，满足155<=207，故f[3]=155,res=3;
		不满足155>207,查找后得k=1,155替换207;
第四步，不满足300>=155,查找后得k=2,300替换207;
		满足300>155,cnt=2
		……
以此类推，
得res=6,拦截的6枚分别为389,300,299,170,158,65
cnt=2,需要配备初始射程为389,300的两套发射系统
*/