"""
基本思想：
1. 状态表示：
    1.1 集合f[i]：以序列中以第i个数结尾的所有上升子序列集合
    1.2 属性：max，即以第i个数结尾的所有上升子序列的长度的最大值
2. 状态计算（状态转移方程, 根据以第i个数结尾的所有上升子序列的倒数第二个数的位置进行集合划分，其中f[i]是倒数第一个数）：
    f[i]=1  !!!注意，容易出错
    f[i] = max{f[i], f[j+1]}, j=0,1,2,...,i-1; and f[j]<f[i]

输入示例：
7
3 1 2 1 8 5 6

输出样例：
4
"""
# 不记录最长子序列
# 输入示例
n = int(input().strip())
nums = [0]
nums.extend(list(map(int, input().split())))

# 初始化dp数组
dp = [0 for i in range(n+1)]

# 不记录子序列元素
for i in range(1,n+1):
    dp[i] = 1    
    for j in range(1,i):
        # dp[i] = 1    !!! 注意，出错了，初始化dp[i]不能放在内循环里，否则在执行内循环时dp[i]会不断初始化为1
        if nums[j]<nums[i]:
            dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)    # 状态转移方程
res = 0
for i in range(n+1):
    res = max(res, dp[i])
print(res)

#记录子序列元素
# 初始化dp数组
dp = [0 for i in range(n+1)]


pathIndex = [0]    # 填0补位，使第一个数在第1个位置。pathIndex用来存储存储dp数组中第i个元素是由哪个元素得到的(可能是第i个元素本身，也可能是某个元素加1)
for i in range(1,n+1):   #1-7
    dp[i] = 1
    pathIndex.append(0)
    for j in range(1,i):
        # dp[i] = 1    !!! 注意，出错了，初始化dp[i]不能放在内循环里，否则在执行内循环时dp[i]会不断初始化为1
        if nums[j]<nums[i]:
            if dp[j]+1>dp[i]:
                dp[i] = dp[j]+1    # 状态转移方程
                pathIndex[-1] = j    # ！！！出错：这里是标记第i个位置是由第j个位置加1得到的，而不能写成pathIndex[-1] = i


k = 0    # 记录最大长度元素的下标
for i in range(n+1):    # 找到dp数组中最大值的索引,赋值为k
    if dp[i]>dp[k]:
        k = i

# print(k, dp[k])    # 7 4, 其中dp[k]表示最长子序列的长度

for i in range(dp[k]):
    print(nums[k], end=' ')
    k = pathIndex[k]