lintcode最小调整代价

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题目：
给一个整数数组，调整每个数的大小，使得相邻的两个数的差不大于一个给定的整数target，调整每个数的代价为调整前后的差的绝对值，求调整代价之和最小是多少。
假设数组中每个整数都是正整数，且小于等于100。
样例：
对于数组[1, 4, 2, 3]和target=1，最小的调整方案是调整为[2, 3, 2, 3]，调整代价之和是2。返回2。
解题思路：
欲使|A(i)-A(i+1)|<=target
则A(i+1)-target<=A(i)<=target+A(i+1)
又因为0<=A(n)<=100
所以max(0,A(i+1)-target)<=A(i)<=min(100,target+A(i+1))
由于题目中要求数组A中每个数都小于等于100，所以我们可以构建一个（n，100）的矩阵Z，Z(i，j)表示A(i)调整为j的花费与A(i-1)调整为j-target<=A(i)<=target+j的最小花费之和。以样例为例，首先构建一个矩阵Z如下：

	0	1	2	3	4
1	1	0	1	2	3
4	4	3	2
2
3

其中Z(1,2)表示A(1)=4调整为1花费与A(0)=1调整为2-1至2+1的最小花费之和，也就是满足题目要求的前两个数的最小花费。
代码：

public int MinAdjustmentCost(List<Integer> A, int target) {
		int result = 0;
		int len = A.size();
		if(len <= 1) {
			return result;
		}
		int[][] cost = new int[len][100];
		for(int i=0;i<100;i++) {
			cost[0][i] =Math.abs(A.get(0)-i); 
		}
		for(int i=1;i<len;i++) {
			for(int j=0;j<100;j++) {
				int up = Math.min(99, j+target);
				int low = Math.max(0, j-target);
				int diff = Math.abs(A.get(i)-j);
				cost[i][j] = Integer.MAX_VALUE;  
                for (int k = low; k <= up; k++) {  
                    cost[i][j] = Math.min(cost[i][j], cost[i-1][k] + diff);  
                }
			}
		}
		result = Integer.MAX_VALUE;
		for(int i=0;i<100;i++) {
			result = Math.min(cost[len-1][i], result);
		}
		return result;
    }