本文探讨了动态规划中的一种高效技巧——空间压缩，通过实例代码详细解释了如何利用空间压缩减少内存消耗，提高算法效率。适用于解决特定类型的问题，如路径寻找、资源分配等。
动态规划＋空间压缩
def go(n,m,p,k):
rec=[0]*(n+1)
rec[p]=1
for i in range(k):
last = rec[1]
for j in range(n):
temp=rec[j]
if j==1:
rec[j]=rec[2]
elif j==n:
rec[n]=rec[n-1]
else :
rec[j]=last+rec[j+1]
last = temp
return rec[m]
n,m,k,p=map(int,input().split())
print(go(n,m,p,k)%(pow(10,9)+7))
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