编写职业测试编程题目时，应考虑以下步骤和要素：
题目描述
清晰明确地描述题目要求，包括输入和输出的格式、限制条件等。
使用简洁明了的语言，并给出具体的例子来说明。
输入要求
指明程序的输入格式和限制条件，例如输入可能是一个整数、一个字符串、一个数组等。
说明输入的范围和可能的边界情况。
输出要求
指明程序的输出格式和限制条件，例如输出可能是一个整数、一个字符串、一个数组等。
说明输出的范围和可能的边界情况。
编程语言
确定编程题可以使用的编程语言，可以指定使用特定的语言，也可以允许多种语言。
示例
提供一些输入和输出的示例，以便程序员更好地理解题目要求。
示例应包括正常情况和边界情况。
解题思路
给出一个或多个解题思路的提示，可以是伪代码、算法步骤等。
这些提示可以帮助程序员更好地理解问题，并引导他们设计算法。
测试用例
提供一些额外的测试用例，以帮助程序员验证他们的解决方案是否正确。
测试用例应该覆盖各种可能的输入情况。
时间和空间复杂度要求
根据题目的要求，指明解决问题所需的时间和空间复杂度。
这有助于程序员优化他们的解决方案。
题目：最长递增子序列
题目描述：
给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。
输入要求：
一个整数数组 `nums`，其中 `1 <= nums.length <= 2000`
数组中的元素 `nums[i] <= 2000`
输出要求：
返回一个整数，表示最长上升子序列的长度。
示例：
输入： `[10,9,2,5,3,7,101,18]`
输出： `4`
解释： 最长的上升子序列是 `[2,3,7,101]`，它的长度是 `4`。
解题思路：
使用动态规划的方法，定义一个数组 `dp`，其中 `dp[i]` 表示以 `nums[i]` 结尾的最长上升子序列的长度。
初始化 `dp` 数组，每个元素的初始值为 `1`。
遍历数组 `nums`，对于每个元素 `nums[i]`，再遍历其之前的所有元素 `nums[j]`（`j < i`），如果 `nums[i] > nums[j]`，则更新 `dp[i] = max（dp[i], dp[j] + 1）`。
最后，返回 `dp` 数组中的最大值。
测试用例：
输入： `[10,9,2,5,3,7,101,18]`
输出： `4`
输入： `[0,1,0,3,2,3]`
输出： `4`
输入： `[7,7,7,7,7,7,7]`
输出： `1`
时间和空间复杂度要求：
时间复杂度： O（n^2），其中 n 是数组 `nums` 的长度。
空间复杂度： O（n），用于存储 `dp` 数组。
通过以上步骤和示例，可以编写出一个清晰、完整、具有挑战性的编程题目。