x1 <- c(4,3,3,2,4,2,2,1,1,1)
x2 <- c(4,3,3,2,3,2,2,1,1,1)

您几乎可以肯定地破坏这个算法,但这里是第一次尝试:用NA增加的值替换位置,然后用以前的位置填充它们。

dfun <- function(x) {
    r <- replace(x,which(c(0,diff(x))>0),NA)
    zoo::na.locf(r)
}

dfun(x1)
dfun(x2)

这在第二种情况下给出了“不太理想”的答案。

我也试过了

dfun2 <- function(x) {
    s <- as.stepfun(isoreg(-x))
    -s(seq_along(x))
}

你也可以尝试用离散编程(我对它一无所知),或者更复杂的暴力形式——使用一种随机算法,强惩罚非单调性,弱惩罚与初始序列的距离。。。(例如。 optim(..., method="SANN") 有一个候选函数,可以从元素中随机加上或减去1)