编写竞技编程题目需要考虑以下几个方面：
题目类型
算法题：考察参赛者对算法和数据结构的理解和应用能力，如排序、搜索、图论等。
数据结构题：要求参赛者熟练掌握各种数据结构的使用和实现，如链表、树、图等。
系统设计题：要求参赛者设计一个完整的系统，包括系统的架构设计、数据库设计、接口设计等。
网络编程题：要求参赛者使用网络编程技术来实现一些功能，如网络通信、数据传输等。
数据分析题：要求参赛者使用编程技术来处理和分析大量的数据，如机器学习算法、统计方法等。
题目难度
根据选手的水平设计不同难度的题目，可以包括简单、中等和困难三个层次，以满足不同水平选手的需求。
输入输出规则
明确规定输入输出的格式和要求，参赛者需要根据题目给出的输入格式进行数据读取，并根据题目要求输出正确的结果。
时间限制
根据题目的难度规定选手在完成每个题目时的时间限制，以考察选手的快速解题能力和处理压力的能力。
评分标准
设定明确的评分标准，通常包括正确性、时间效率、空间效率等方面。
实时排名
设置实时排名系统，根据选手的表现进行动态排名，增加比赛的趣味性和紧张感。
题目描述
题目描述应清晰、准确，避免歧义和模糊不清的表述，确保选手能够准确理解题目要求。
测试用例
提供充分的测试用例，帮助选手验证程序的正确性和鲁棒性。
反馈机制
在比赛过程中提供及时的反馈，帮助选手了解自己的表现和需要改进的地方。
题目：最长递增子序列
题目描述：
给定一个整数数组，找到其中最长的递增子序列的长度。
输入：
一个整数数组 `nums`，其中 `1 <= nums.length <= 1000`，`-1000 <= nums[i] <= 1000`。
输出：
一个整数，表示最长递增子序列的长度。
示例：
```
输入: [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]
输出: 4
解释: 最长的递增子序列是 [2, 3, 7, 101]，因此长度为 4。
```
提示：
使用动态规划（Dynamic Programming）解决问题。
动态规划数组 `dp[i]` 表示以 `nums[i]` 结尾的最长递增子序列的长度。
初始化 `dp[i] = 1`，因为每个元素本身可以构成一个长度为1的递增子序列。
遍历数组，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]` 为 `max（dp[i], dp[j] + 1）`。
代码模板：
```python
def lengthOfLIS(nums):
if not nums:
return 0
n = len(nums)
dp = * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
```
通过以上步骤，可以设计出既有趣又具有挑战性的竞技编程题目，全面考察选手的编程能力和算法知识。