为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法。我们定义一个二维数组$dp[i][j]$,其中$i$表示子序列的结束位置，$j$表示子序列的平均值。我们需要找到一个状态转移方程，使得对于所有的输入和输出对，$dp[i][j]$都满足一定的条件。

状态转移方程如下：

1. 如果$a[i-1] \geq j$,那么$dp[i][j] = dp[i-1][j-a[i-1]]+1$;
2. 如果$a[i-1] < j$,那么$dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1])$。

初始条件为：

1. $dp[0][m] = 0$,表示没有元素可以组成长度为0的子序列；
2. $dp[1][m] = 0$,表示只有一个元素时，无法组成长度大于等于m的子序列；
3. 对于$j > m$,$dp[i][j] = 0$,表示无法组成平均值大于m的子序列。

最后，我们需要找到$dp[n][m]$的最大值，这个值就是小红可以选择的最长子序列的长度。

以下是算法的Python实现：

def longest_subsequence(a, n, m):
    dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(m, 0, -1):
            if a[i - 1] >= j:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - a[i - 1]] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1])

            if j == m:
                dp[i][m] = max(dp[i][m], dp[i - 1][m])

    return dp[n][m]

例如，对于数组a = [1, 2, 3, 4, 5],长度为n=5,平均值m=3,函数longest_subsequence(a, n, m)将返回4,因为最长的子序列是[3, 4, 5]。