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题目描述
把 n
个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为 s
。输入 n
,打印出 s
的所有可能的值出现的概率。
你需要用一个浮点数数组返回答案,其中第 i
个元素代表这 n
个骰子所能掷出的点数集合中第 i
小的那个的概率。
说明:
1 <= n <= 11
示例1
输入:
1
输出:
[0.16667,0.16667,0.16667,0.16667,0.16667,0.16667]
示例2
输入:
2
输出:
[0.02778,0.05556,0.08333,0.11111,0.13889,0.16667,0.13889,0.11111,0.08333,0.05556,0.02778]
题解
令 $dp[n][s]$ 表示投掷 $n$ 个骰子,点数为 $s$ 的方法数。那么可以根据最后一个骰子的点数情况($1$ 到 $6$),递归进行计算:
$$
dp[n][s] = \sum_{i=1}^{6}{dp[n-1][s-i]}
$$
当然还得加一些约束,例如 $n-1$ 个骰子的点数范围是 $[n-1, 6(n-1)]$ ,所以一定有 $n-1 \le s-i \le 6(n-1)$ ,即 $s-6(n-1) \le i \le s-(n-1)$。所以综上 $i$ 的范围是 $\max{\{1, s-6(n-1)\}} \le i \le \min{\{6, s-(n-1)\}}$,最后的转移方程就是:
$$
dp[n][s] = \sum_{i=\max{\{1, s-6(n-1)\}}}^{\min{\{6, s-(n-1)\}}}{dp[n-1][s-i]}
$$
但是,考虑到在计算 $n-1$ 个骰子时,如果 $i < s-6(n-1)$ ,那么 $s-i > 6(n-1)$ ,也就是 $dp[n-1][s-i]$ 是根本不会被计算的。所以初始化的时候如果都是 $0$ ,那么就不用管这个下界了,也就是转移方程为:
$$
dp[n][s] = \sum_{i=1}^{\min{\{6, s-(n-1)\}}}{dp[n-1][s-i]}
$$
此外,因为每次计算只会用到 $n-1$ 个骰子的方法数,所以第一个维度可以省去。但是注意计算的时候 $s$ 就得逆序遍历了,这样才不会覆盖掉 $n-1$ 个骰子的方案数,造成后面的计算错误。
最后答案就是 $\frac{dp[n][s]}{6^n}$ 。
代码
动态规划+空间优化(c++)
class Solution {
public:
vector<double> twoSum(int n) {
vector<int> dp(6*n+1, 0);
for (int i = 1; i <= 6; ++i) dp[i] = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
for (int s = 6*i; s >= i; --s) {
dp[s] = 0;
for (int j = 1; j <= min(6, s-i+1); ++j) {
dp[s] += dp[s-j];
}
}
}
double total = pow(6, n);
vector<double> res;
for (int s = n; s <= 6*n; ++s) {
res.push_back(dp[s]/total);
}
return res;
}
};
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