用java设计一个计算Ackermann函数A(m,n)的动态规划算法，要求只占用O(m)的空间（提示：建立2个一维数组val[0:m]和ind[0:m]，使得对任何i有val[i]=A(i,ind[i])）

在Java中设计一个使用动态规划计算Ackermann函数A(m, n)的算法，我们通常会采用迭代的方式来存储中间结果，同时利用两个一维数组`val[]`和`ind[]`来存储当前状态的值和索引。Ackermann函数递归性质强烈，我们可以从最小的m、n开始，逐步计算到较大的值。

以下是算法的一个简化版伪代码：

public class AckermannDP {
    private static final int MAX_M = 5; // 可以根据实际需求调整空间复杂度

    public static int[] dp;

    public static void main(String[] args) {
        dp = new int[MAX_M + 1]; // 初始化val数组
        for (int i = 0; i <= MAX_M; i++) {
            dp[i] = -1;
        }
        calculate(4, 2); // 从A(4, 2)开始计算，因为Ackermann函数默认m>=n
        System.out.println("A(4, 2): " + dp[4]);
    }

    private static void calculate(int m, int n) {
        if (dp[m] != -1) return; // 如果已经计算过，直接返回结果
        if (m == 0 || n == 0) {
            dp[m] = n;
        } else if (m > 0 && n == 1) {
            dp[m] = m + 1;
        } else {
            int value = calculate(m - 1, 1);
            if (value < MAX_M) {
                dp[m] = value + dp[value];
            } else {
                dp[m] = m;
            }
        }
        
        // 更新ind数组记录当前状态
        ind[m] = n;
    }

    private static int[] val = new int[MAX_M + 1]; // 存储值
    private static int[] ind = new int[MAX_M + 1]; // 存储对应n的索引
}

注意，这个版本的算法仅适用于m小于等于5的情况，因为我们在创建`dp`数组时限制了大小。对于更大的m值，我们需要相应地增加数组大小，并根据需要修改`calculate`方法的边界条件。