可能有一种方法可以对其进行分析分析并提出 O(1) 解决方案。但是,这需要比我聪明得多的人才能弄清楚:) 这是一个动态编程解决方案。
对于这个解决方案,我假设所有值都必须是正数。此外,我假设序列中的所有值都必须不等于先前的值。问题中似乎暗示了这两个条件,但从未明确说明。
首先,让我们稍微改变一下问题,以便除了N
、M
、K
和之外L
,我们还可以得到序列中最后一项的值 a n。让我们还添加另一个变量I
,它表示最后一项是递增还是递减序列的一部分。然后我们将定义一个函数F
来返回给定所有这些值的可能序列的数量。
N = 序列中值的数量
M = 序列中的“运行”次数
K = 允许的最大值
L = 相邻序列项之间的最大差异
I = 最后一项是增加还是减少
a n = 序列中的最后一项
F K,L (N,M,I,a n ) = 给定所有这些值的可能序列数
现在,如果我们有一种方法来计算F
,我们可以将n的所有可能值 (从 1 到 K)相加并I
得到问题的答案。
假设 I = “增加”。我们想用 的“较小”值来表示F K,L (N,M,"increasing", an )F
,因此我们可以递归地计算 的值F
以获得最终值。我们将通过对n-1的F
所有可能值求和来做到这一点;也就是说,我们基本上说它等于可以以n结尾的有效长度序列的数量,然后我们想象将n附加到它们中的每一个。F
N-1
因为我们知道a n是递增序列的一部分(I = "increasing"),所以我们知道a n-1 < a n (我们将很快讨论另一种情况)。我们也知道n-1必须在n -1之L
内;因此max(1, a n - L) <= a n-1 < a n。
我们现在有两种情况要考虑,这取决于前一项n-1是增加还是减少:
- 一个n-1正在增加。然后我们还在增加,所以
F
我们感兴趣的值是
F K,L (N-1,M,"increasing",a n-1 )。
- n- 1正在减少。 a n现在正在增加,因此现在将再出现一个“运行”值。因此,
F
我们感兴趣的值是
F K,L (N-1,M-1,"decreasing",a n-1 )。
我们将所有这些情况对a n-1的所有可能值求和,以获得F K,L (N,M,"increasing", an )的值。我们可以以类似的方式找到F K,L (N,M,"decreasing", an ) ,只是我们将a n -1限制为a n < a n-1 <= min(K, a n +L),我们从M
案例#1而不是案例#2中减去1。
最后,我们陈述基本情况。 F K,L (N,M,I,a n ):如果 M < 1 或 M > N,则为 0;1 如果 N = 1。
然后,正如我上面提到的,只需将F K,L (N,M,I,a n )I
中的和a n的所有值相加,即可得到原始问题的答案。运行时复杂度为O(KMN)