CF680B Bear and Finding Criminals

Bearland 有 $n$ 个城市，编号为 $1$ 到 $n$。所有城市排成一条直线。第 $i$ 个城市和第 $j$ 个城市之间的距离为 $|i-j|$。 Limak 是一名警察。他住在第 $a$ 个城市。他的工作是抓捕罪犯。困难在于，他并不知道每个城市里是否有罪犯。不过，他知道每个城市里最多只有一个罪犯。 Limak 准备用一个“熊探罪犯检测仪”（BCD，Bear Criminal Detector）。BCD 会告诉 Limak，从城市 $a$ 出发，每个距离上有多少个罪犯。之后，Limak 能在那些可以确定有罪犯的城市里抓住他们。 你知道每个城市里是否有罪犯。请计算 Limak 在使用 BCD 后，最多能抓住多少个罪犯。

输入的第一行包含两个整数 $n$ 和 $a$（$1 \leq a \leq n \leq 100$），分别表示城市的数量和 Limak 所居住城市的编号。 输入的第二行有 $n$ 个整数 $t_1, t_2, \ldots, t_n$（$0 \leq t_i \leq 1$），表示第 $i$ 个城市是否有罪犯。$t_i=1$ 表示有罪犯，$t_i=0$ 表示没有。

输出 Limak 能抓到的罪犯数量。

在第一个样例中，有六个城市，Limak 住在第三个城市（下图蓝色箭头所示）。犯罪分子分布在红色标记的城市。  使用 BCD 后，Limak 获得了如下信息： - 距离第 3 个城市 0 的地方有 1 个罪犯——Limak 可以确定这个罪犯就在第 3 个城市。 - 距离第 3 个城市 1 的地方有 1 个罪犯——Limak 不知道罪犯是在第 2 个城市还是第 4 个城市。 - 距离第 3 个城市 2 的地方有 2 个罪犯——Limak 能确定一个在第 1 个城市，另一个在第 5 个城市。 - 所有更远的距离均没有罪犯。 因此，Limak 能在第 1、3、5 号城市抓到罪犯，共 $3$ 个。 在第二个样例中（见下图），BCD 通知 Limak 在距离本城市 2 的地方有 1 个罪犯。并且只有一个城市与本城市距离为 2，因此 Limak 能确定罪犯在哪个城市。  由 ChatGPT 5 翻译