题目

在做物理实验时，为了计算物体移动的速率，通过相机等工具周期性的采样物体移动距离。

由于工具故障，采样数据存在误差甚至错误的情况。

需要通过一个算法过滤掉不正确的采样值。

不同工具的故障模式存在差异，算法的各类门限会根据工具类型做相应的调整。

请实现一个算法，计算出给定一组采样值中正常值的最长连续周期。

判断第 i 个周期的采样数据 S[i] 是否正确的规则如下（假定物体移动速率不超过10个单元，前一个采样周期 S[i-1] )：

S[i] <= 0，即为错误值 S[i] < S[i-1]，即为错误值 S[i] - S[i-1] >= 10，即为错误值 其它情况为正常值 判断工具是否故障的规则如下：

在M个周期内，采样数据为错误值的次数为T（次数可以不连续），则工具故障。 判断故障恢复的条件如下：

产生故障后的P个周期内，采样数据一直为正常值，则故障恢复。 错误采样数据的处理方式：

检测到故障后，丢弃从故障开始到故障恢复的采样数据。 在检测到工具故障之前，错误的采样数据，则由最近一个正常值代替；如果前面没有正常的采样值，则丢弃此采样数据。 给定一段周期的采样数据列表S，计算正常值的最长连续周期。

输入

10 6 3 -1 1 2 3 100 10 13 9 10

输出

8

解析：

10：故障确认周期数，即连续10个周期内有多少次故障数据。 6：故障次数门限，即10个周期内，如果故障数据达到6次，那么就认为工具出现故障。 3：故障恢复周期数，即故障后，连续3个周期的数据都正常，那么工具就恢复正常。

接下来，我们看采样数据 -1 1 2 3 100 10 13 9 10。

S[0] 是 -1，这是一个错误值，因为它小于0。而且它前面没有正常的采样数据，所以我们直接丢弃 S[0]。

接下来的 S[1]、S[2] 和 S[3] 分别是 1、2 和 3，这些都是正常的采样数据。

S[4] 是 100，这是一个错误值，因为 S[4] - S[3] 是 97，大于10。但这个错误值不满足故障条件（即10个周期内的错误数达到6次），所以我们用前一个正常值 S[3] 代替它，即 S[4] 变为 3。

S[5]、S[6] 是 10 和 13，这两个都是正常的采样数据。

S[7] 是 9，这是一个错误值，因为它小于前一个值 S[6]。但它也不满足故障条件，所以我们用前一个正常值 S[6] 代替它，即 S[7] 变为 13。

S[8] 是 10，这也是一个错误值，因为它小于前一个值 S[7]。

所以，根据上述分析，错误值是 S[0]、S[4]、S[7] 和 S[8]。