你正在使用一堆木板建造跳水板。有两种类型的木板，其中长度较短的木板长度为shorter，长度较长的木板长度为longer。你必须正好使用k块木板。编写一个方法，生成跳水板所有可能的长度。
返回的长度需要从小到大排列。
示例 1
输入：
shorter = 1
longer = 2
k = 3
输出： [3,4,5,6]
解释：
可以使用 3 次 shorter，得到结果 3；使用 2 次 shorter 和 1 次 longer，得到结果 4 。以此类推，得到最终结果。
提示：
- 0 < shorter <= longer
- 0 <= k <= 100000
我的第一次尝试：
/**
* @param {number} shorter
* @param {number} longer
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var divingBoard = function (shorter, longer, k) {
let arr = new Array(k).fill(shorter);
let tempArr = new Set();
const len = arr.length || -1;
for (let i = 0; i <= len; i++) {
const sum = arr.reduce((a, b) => a + b);
tempArr.add(sum);
arr[i] = longer;
}
return [...tempArr];
};
结果运行的时候出现了超时，莫名其妙，我用浏览器运行都挺快的。经过我打算执行时间，发现执行 reduce 过程耗时最长，所以我打算优化这一过程。我想到其实就是多少个 shorter 之和或者多少个 longer 之和，于是就得到了下面的代码：
var divingBoard = function (shorter, longer, k) {
let tempArr = new Set();
const len = k || -1;
let m = k,
n = 0;
for (let i = 0; i <= len; i++) {
const sum = m * shorter + n * longer;
tempArr.add(sum);
m-- , n++;
}
return [...tempArr];
};
这样就顺利通过了，但是运行总耗时也花费了 188s ，仍然比较耗时。当前的算法时间复杂度是 O(k) ，空间复杂度也是 O(k)。由于我在乎的是执行速度，那么我重点看怎么提高执行效率。
经过我的努力，成功的将时间减少了 30s ：
/**
* @param {number} shorter
* @param {number} longer
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var divingBoard = function (shorter, longer, k) {
if (k === 0) {
return [];
}
let tempArr = [];
for (let m = k, n = 0; n <= k; m-- , n++) {
const sum = m * shorter + n * longer;
if (tempArr[tempArr.length - 1] !== sum) {
tempArr.push(sum);
}
}
return tempArr;
};
以前慢主要是从 Set 到 Array 也比较耗时，因为相较于上面的算法，这次的算法去重自己做的，当然这取决于数组的值是一个递增的过程，所以即便有重复也是跟前一个元素有关系。现在耗时为： 152s，我感觉还能减少，在我这个算法的基础上。我再思考思考。
来源：力扣（LeetCode）
