Dada una secuencia de números, encuentre el número mínimo de saltos para ir desde la posición inicial hasta el final y volver a la posición inicial nuevamente.

Cada elemento de la secuencia denota el número máximo de movimientos que uno puede mover desde esa posición.

En cualquier posición, puede hacer un salto de al máximo k movimientos, donde k es el valor almacenado en esa posición. Después de llegar al final, puede usar solo aquellas posiciones para saltar que no se hayan usado previamente para saltar.

La entrada se dará como una secuencia de números separados por espacios individuales. La salida debe ser un número único, que es el número mínimo de saltos utilizados. Si no es posible ir al final y volver a la posición inicial, imprima -1

Entrada:

2 4 2 2 3 4 2 2

Salida:

6 (3 para llegar al final y 3 para volver)

Entrada

1 0

Salida

-1

Nota

• Suponga que todos los números de la secuencia no son negativos

EDITAR 1

La línea "Por lo tanto, debe quedar claro que siempre se puede saltar desde la última posición". puede ser confuso, así que lo eliminé de la pregunta. No tendrá ningún efecto en la pregunta.

Criterios ganadores:

El ganador será el que tenga el código más corto.

APL (Dyalog), 116

f←{{⊃,/{2>|≡⍵:⊂⍵⋄⍵}¨⍵}⍣≡1{(⍴⍵)≤y←⊃⍺:⍵⋄⍵[y]=0:0⋄x←⍵⋄x[y]←0⋄∇∘x¨,∘⍺¨y+⍳y⌷⍵},⍵}
{0≡+/⍵:¯1⋄(⌊/+/0=⍵)-+/0=x}↑⊃,/f¨⌽¨f x←⎕

Casos de prueba

      2 4 2 2 3 4 2 2
6
      1 0
¯1
      1 1 1 1
¯1
      3 1 2 0 4
3
      1
0

Acercarse

El enfoque es una búsqueda de fuerza bruta utilizando una función recursiva.

Comenzando desde la posición 1, establezca el valor en la posición actual en 0 y genere una matriz de las posiciones a las que se puede saltar desde la posición actual. Pase la nueva posición y la matriz modificada a sí mismo. Los casos base son cuando el valor en la posición actual es 0 (no se puede saltar) o llega al final.

Luego, para cada uno de los arreglos generados, inviértalo y realice la búsqueda nuevamente. Debido a que las posiciones saltadas se establecen en 0, no podemos saltar desde allí nuevamente.

Para aquellos arreglos que llegamos al final, encuentre los que tienen el número mínimo de 0. Restando de él, el número de 0 en la matriz inicial da el número real de saltos realizados.

Mathematica, 197193 caracteres

Fuerza bruta.

Min[Length/@Select[Join[{1},#,{n},Reverse@#2]&@@@Tuples[Subsets@Range[3,n=Length[i=FromDigits/@StringSplit@InputString[]]]-1,2],{}⋃#==Sort@#∧And@@Thread[i[[#]]≥Abs[#-Rest@#~Append~1]]&]]/.∞->-1 

Mathematica 351

[Nota: Esto aún no está totalmente golfizado; Además, la entrada debe ajustarse para ajustarse al formato requerido. Y la regla de no saltar en la misma posición dos veces debe implementarse. También hay algunos problemas de formato de código que deben abordarse. Pero es un comienzo.]

Se construye un gráfico con nodos correspondientes a cada posición, es decir, cada dígito de entrada que representa un salto. DirectedEdge[node1, node2]significa que es posible saltar del nodo1 al nodo 2. Las rutas más cortas se encuentran de principio a fin y luego de principio a fin.

f@j_:=
(d={v=FromCharacterCode/@(Range[Length[j]]+96),j}\[Transpose];
w[n_,o_:"+"]:={d[[n,1]],FromCharacterCode/@(ToCharacterCode[d[[n,1]]][[1]]+Range[d[[n,2]]]  
If[o=="+",1,-1])};

y=Graph[Flatten[Thread[DirectedEdge[#1,#2]]&@@@(Join[w[#]&/@Range[8],w[#,3]&/@Range[8]])]];

(Length[Join[FindShortestPath[y,v[[1]],v[[-1]]],FindShortestPath[y,v[[-1]],v[[1]]]]]-2)
/.{0-> -1})

Uso

f[{2,4,2,2,3,4,2,2}]
f[{3,4,0,0,6}]
f[{1,0}]

6
3
-1

Python 304

Creo que este nuevo enfoque resuelve (¡espero!) Todos los problemas relacionados con el caso [2,0] y similares:

En esta versión, la secuencia de entrada se atraviesa (si es posible) hasta el final y luego comenzamos el proceso nuevamente con la secuencia invertida. Ahora podemos garantizar que para cada solución válida, uno de los saltos cae en el último elemento.

## Back and forward version

# Changed: now the possible jumps from a given L[i] position  
# are at most until the end of the sequence 
def AvailableJumps(L,i): return range(1,min(L[i]+1,len(L)-i))

# In this version we add a boolean variable bkw to keep track of the
# direction in which the sequence is being traversed
def Jumps(L,i,n,S,bkw):
    # If we reach the end of the sequence...
    # ...append the new solution if going backwards
    if (bkw & (i == len(L)-1)): 
            S.append(n)
    else:
        # ...or start again from 0 with the reversed sequence if going forward
        if (i == len(L)-1):
            Jumps(L[::-1],0,n,S,True)    
        else:
            Laux = list(L)
            # Now we only have to disable one single position each time
            Laux[i] = 0
            for j in AvailableJumps(L,i):
                Jumps(Laux,i+j,n+1,S,bkw)

def MiniJumpBF(L):
    S = []        
    Jumps(L,0,0,S,False)
    return min(S) if (S) else -1

Estas son las versiones de golf:

def J(L,i,n,S,b):
    if (i == len(L)-1):
        S.append(n) if b else J(L[::-1],0,n,S,True)
    else:
        L2 = list(L)
        L2[i] = 0
        for j in range(1,min(L[i]+1,len(L)-i)):
            J(L2,i+j,n+1,S,b)
def MJ(L):
    S = []        
    J(L,0,0,S,False)
    return min(S) if (S) else -1

Y algunos ejemplos:

MJ( [2, 4, 2, 2, 3, 4, 2, 2] ) -->  6
MJ( [0, 2, 4, 2, 2, 3, 4, 2, 2] ) -->  -1
MJ( [3, 0, 0, 1, 4] ) -->  3
MJ( [2, 0] ) -->  -1
MJ( [1] ) -->  0
MJ( [10, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 0, 0, 0, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 10] ) -->  4
MJ( [3, 2, 3, 2, 1] ) -->  5
MJ( [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] ) -->  7
MJ( [7, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 7] ) -->  2

R - 195

x=scan(nl=1)
L=length
n=L(x)
I=1:(2*n-1)
P=n-abs(n-I)
m=0
for(l in I)if(any(combn(I,l,function(i)all(P[i[c(1,k<-L(i))]]==1,n%in%i,L(unique(P[i]))==k-1,diff(i)<=x[P][i[-k]])))){m=l;break}
cat(m-1)

Simulación:

1: 2 4 2 2 3 4 2 2   # everything after 1: is read from stdin
6                    # output is printed to stdout

1: 1 0               # everything after 1: is read from stdin
-1                   # output is printed to stdout

De-golf:

x = scan(nlines = 1)       # reads from stdin
n = length(x)
index    = 1:(2*n-1)       # 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
position = c(1:n, (n-1):1) # 1  2  3  4  5  6  7  8  7  6  5  4  3  2  1
value    = x[position]     # 2  4  2  2  3  4  2  2  2  4  3  2  2  4  2
is_valid_path = function(subindex) {
  k = length(subindex)
  position[subindex[1]] == 1                  & # starts at 1
  position[subindex[k]] == 1                  & # ends at 1
  n %in% subindex                             & # goes through n (end of vector)
  length(unique(position[subindex])) == k - 1 & # visits each index once (except 1)
  all(diff(subindex) <= value[subindex[-k]])
}
min_length = 0
for(len in index) {
  valid_paths = combn(index, len, FUN = is_valid_path)
  if (any(valid_paths)) {
    min_length = len
    break
  }
}
min_jumps = min_length - 1
cat(min_jumps)             # outputs to stout

Python 271

Esta es mi solución:

## To simplify the process we unfold the forward-backward sequence
def unfold(L): return L + L[:-1][::-1]

## Possible jumps from a given L[i] position
def AvailableJumps(L,i): return range(1,L[i]+1)

# To disable a used position, in the forward and backward sites
# (the first one is not really necessary)
def Use(L,i):
    L[i] = 0
    L[ len(L) - i - 1] = 0
    return L

def Jumps(L,i,n,S):
    if (i >= len(L)-1): 
        S.append(n)
    else:
        Laux = list(L)
        Use(Laux,i)
        for j in AvailableJumps(L,i):
            Jumps(Laux,i+j,n+1,S)

def MiniJump(L):
    S = []        
    Jumps(unfold(L),0,0,S)
    return min(S) if (S) else -1

Ejemplos:

print MiniJump([2,4,2,2,3,4,2,2])
print MiniJump([0,2,4,2,2,3,4,2,2])

Y estas son las versiones de golf (en parte por ahora):

def J(L,i,n,S):
    if (i >= len(L)-1): S.append(n)
    else:
        La = list(L)
        La[len(La) - i - 1] = 0
        for j in range(1,L[i]+1):
            J(La,i+j,n+1,S)

def MJ(L):
     S = []        
     J(L + L[:-1][::-1],0,0,S)
     return min(S) if (S) else -1

Algunos ejemplos:

print MJ([2,4,2,2,3,4,2,2])
print MJ([0,2,4,2,2,3,4,2,2])
print MJ([3,4,0,0,6])

Rubí - 246

a=gets.split.map &:to_i
L=a.size;r=[];a.collect!{|v|([1,v].min..v).to_a};S=a[0].product *a[1..-1];S.each{|s|i=0;b=L==1&&s[i]!=0 ?0:1;(L*2).times{|c|r<<c if i==L-1&&b==0;break if !s[i]||s[i]==0;if i==L-1;b=i=0;s.reverse!end;i+=s[i]}}
puts r.min||-1

Simulación:

2, 4, 2, 2, 3, 4, 2, 2
6

0, 2, 4, 2, 2, 3, 4, 2, 2
-1

0
-1

1
0

Ruby: unos 700 jugadores de golf. Comencé una versión de golf, con nombres de un solo carácter para variables y métodos, pero después de un tiempo me interesé más en el algoritmo que el golf, así que dejé de intentar optimizar la longitud del código. Tampoco me preocupé por obtener la cadena de entrada. Mi esfuerzo está abajo.

Para ayudarlo a comprender cómo funciona, he incluido comentarios que muestran cómo se manipula una cadena en particular (u = "2 1 4 3 0 3 4 4 3 5 0 3"). Enumero combinaciones de "rocas en la corriente" que están disponibles para subir. Estos se representan con una cadena binaria. Doy el ejemplo 0b0101101010 en los comentarios y muestro cómo se usaría. Los 1 corresponden a las posiciones de rocas disponibles para el viaje inicial; los 0 para el viaje de regreso. Para cada asignación, uso la programación dinámica para determinar el número mínimo de saltos requeridos en cada dirección. También realizo algunas optimizaciones simples para eliminar algunas combinaciones desde el principio.

Lo ejecuté con las cadenas dadas en otras respuestas y obtuve los mismos resultados. Aquí hay algunos otros resultados que obtuve:

"2 1 4 3 0 3 4 4 3 5 0 3"                             # =>  8
"3 4 3 5 6 4 7 4 3 1 5 6 4 3 1 4"                     # =>  7
"2 3 2 4 5 3 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3"                     # => 10
"3 4 3 0 4 3 4 4 5 3 5 3 0 4 3 3 0 3"                 # => 11
"2 3 2 4 5 3 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 8 2 0 5 2 3" # => 14

Me interesaría saber si otros obtienen los mismos resultados para estas cadenas. El rendimiento es razonablemente bueno. Por ejemplo, tardó menos de un minuto en obtener una solución para esta cadena:

"3 4 3 0 4 3 4 4 5 3 5 3 0 4 3 3 0 3 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 0 4 3 4 4 5 0 1"

El código sigue.

I=99 # infinity - unlikely we'll attempt to solve problems with more than 48 rocks to step on

def leap!(u)
  p = u.split.map(&:to_i) # p = [2,1,4,3,0,3,4,4,3,5,0,3]
  s = p.shift        # s=2, p =   [1,4,3,0,3,4,4,3,5,0,3] # start
  f = p.pop          # f=3, p =   [1,4,3,0,3,4,4,3,5,0]   # finish
  q = p.reverse      #      q =   [0,5,3,4,4,3,0,3,4,1]   # reverse order
  # No path if cannot get to a non-zero rock from s or f
  return -1 if t(p,s) || t(q,f) 
  @n=p.size                  # 10 rocks in the stream
  r = 2**@n                  # 10000000000 - 11 binary digits 
  j = s > @n ? 0 : 2**(@n-s) #   100000000 for s = 2 (cannot leave start if combo number is smaller than j)
  k=r-1                      #  1111111111 - 10 binary digits

  b=I # best number of hops so far (s->f + f->s), initialized to infinity
  (j..k).each do |c|
    # Representative combo: 0b0101101010, convert to array
    c += r                     # 0b10 1 0 1 1 0 1 0 1 0
    c = c.to_s(2).split('').map(&:to_i)
                               # [1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0]
    c.shift                    #   [0,1,0,1,1,0,1,0,1,0] s->f: rock offsets available: 1,3,4,6,8
    d = c.map {|e|1-e}.reverse #   [1,0,1,0,1,0,0,1,0,1] f->s: rock offsets available: 0,2,5,7,9
    c = z(c,p)                 #   [0,4,0,0,3,0,4,0,5,0] s->f: max hops by offset for combo c
    d = z(d,q)                 #   [0,0,3,0,4,0,0,3,0,1] f->s: max hops by offset for combo c
    # Skip combo if cannot get from to a rock from f, or can't
    # get to the end (can always get to a rock from s if s > 0).
    next if [s,f,l(c),l(d)].max < @n && t(d,f)
    # Compute sum of smallest number of hops from s to f and back to s,
    # for combo c, and save it if it is the best solution so far.
    b = [b, m([s]+c) + m([f]+d)].min
  end
  b < I ? b : -1 # return result
end

# t(w,n) returns true if can conclude cannot get from sourch n to destination  
def t(w,n) n==0 || (w[0,n].max==0 && n < @n) end
def l(w) w.map.with_index {|e,i|i+e}.max end
def z(c,p) c.zip(p).map {|x,y| x*y} end

def m(p)
  # for s->f: p = [2,0,4,0,0,3,0,4,0,5,0] - can be on rock offsets 2,5,7,9
  # for f->s: p = [3,0,0,3,0,4,0,0,3,0,1] - can be on rock offsets 3,5,8,10
  a=[{d: 0,i: @n+1}]
  (0..@n).each do |j|
    i=@n-j
    v=p[i] 
    if v > 0
      b=[I]
      a.each{|h| i+v < h[:i] ? break : b << (1 + h[:d])}
      m = b.min
      a.unshift({d: m,i: i}) if m < I
    end
  end
  h = a.shift
  return h[:i]>0 ? I : h[:d]
end

Haskell, 173 166 bytes, 159 bytes de GHCi

Aquí está la versión normal:

importar datos Lista

t=length
j[_]=0
j l=y[t f|f<-fst.span(>0)<$>permutations[0..t l-1],u<-f,u==t l-1,all(\(a,b)->abs(b-a)<=l!!a)$zip(0:f)$f++[0]]
y[]=0-1
y l=minimum l+1

Aquí está la respuesta de GHCi (ponga la línea de una en una):

t=length
y[]=0-1;y l=minimum l+1
j[_]=0;j l=y[t f|f<-fst.span(>0)<$>Data.List.permutations[0..t l-1],u<-f,u==t l-1,all(\(a,b)->abs(b-a)<=l!!a)$zip(0:f)$f++[0]]

Solo una fuerza bruta. Genera la posible respuesta. (es decir, la permutación de [0..n-1] con cero y el elemento siguiente descartado. Luego verifique si la respuesta es correcta. Obtenga la longitud mínima y agregue por uno. (Dado que los ceros iniciales y finales se eliminan).

Cómo usar: j[3,4,0,0,6]->3