Algorithm 改良掉蛋拼图

假设我有m个鸡蛋，希望知道n层（n>=2）建筑中的哪些楼层可以安全地掉下鸡蛋，哪些楼层会导致鸡蛋在落地时破裂

有几个假设：

一个鸡蛋在摔下来后仍然留在一楼，可以再次使用。我得到一楼去收集活蛋

破鸡蛋不能再用了

跌落对所有鸡蛋的影响是相同的

如果鸡蛋掉下来会碎，那么从较高的窗户掉下来就会碎

如果一只蛋能在一次坠落中存活下来，那么它能在一次较短的坠落中存活下来

鸡蛋从最高层掉下来会碎，从第一层掉下来不会碎

对我来说，上楼梯很难，下楼梯也很容易

---

如何使在更高楼层上旅行的距离最小化？

我在Haskell上找到了一般旅行距离的解决方案，然后在Python上重新编写，并针对我的任务进行了修改

从数学导入inf
从集合导入namedtuple
从functools导入lru\U缓存
Solution=namedtuple（'Solution'，（'moves'，'floors'））
@lru_缓存（最大大小=无）
def解算（保持、下降、高度、低、高）：
如果hi==lo+1：
返回解决方案（0，[]）
解决方案=列表（）
如果删除：
移动，楼层=求解（保持+下降，0，1，低，高）
附加（解决方案（移动[1]+楼层））
如果举行：
对于范围内的_高度（lo+1，hi）：
断开=解算（保持-1，下降，_高度，低，_高度）
生存=解决（保持-1，下降+1，_高度，_高度，高）
最差=最大值（（断裂，幸存），关键点=λx:x.移动）
解决方案.append(
解决方案(
最大（_height-height，0）+最差移动，
[u高度]+最差楼层
)
)
return min（解决方案，key=lambda x:x.moves，默认值=Solution（inf，[]））
打印（求解（3,0,1,1100））

最小化什么？最坏的情况，一般情况，其他情况？在最坏的情况下尽量缩短距离。你似乎可以通过以下方式来参数化问题：未破碎的鸡蛋数量，你持有的鸡蛋数量，你当前所在的楼层，你知道的最高楼层是安全的，而你知道的最低楼层是不安全的。然后使用DP，因为没有必要使用DP。这是纯数学。@user58697我想看看这个问题的纯数学解决方案。你在什么地方有书面记录吗？