思路
大牛一眼看出滑动窗口，这里给出详细解释（本人纯蒟蒻）大牛可以走了。
解法1（暴力）
纯暴力理论 40pts， 实际得分 70pts， @xw_qwq 大佬使用暴力加优化拿了 100pts。
解法2（滑动窗口）
Q：为什么要用滑动窗口？
显然的，我们的温度区域是一个线性结构，为了保证我们选出的最长上升序列是最优的，我们可以考虑维护一个双端队列， 在时间复杂度 O(n) 的时间内得出一个最好的选择。
Q：如何维护这个滑动窗口？
首先，> b_i 的肯定不可以选择了，需要把他们踢出队列，然后 < a_i 的也需要被踢出，因为如果继续延续的话后面全部会变成 a_i，显然我们需要踢出去。
具体的说：先从队列前端移除所有L > b[i]的区间，因为这些区间的最小温度大于当前天的最大可能温度，无法与当前天组成不下降序列,如果队列不为空，计算当前天到队列前端区间起始索引的长度，更新最大长度,然后从队列后端移除所有L <= a[i]的区间，因为当前天的最小温度a[i]更大，能形成更优的下界，合并这些区间并记录起始索引,最后将当前天形成的新区间加入队列后端。
这么说的话，这个代码实际上已经很好写了，我们给出核心 code
while (!qu.empty() && qu.front().L > b[i])
{
qu.pop_front();
}
if (!qu.empty())
ans = max(ans, i - qu.front().L + 1);
while (!qu.empty() && qu.back().L <= a[i])
{
tmp = qu.back().idx;
qu.pop_back();
}
qu.push_back({a[i], b[i], tmp});