【LeetCode】1223. 掷骰子模拟

news2024/11/26 20:37:26

1223. 掷骰子模拟

题目描述

有一个骰子模拟器会每次投掷的时候生成一个 1 到 6 的随机数。

不过我们在使用它时有个约束,就是使得投掷骰子时,连续 掷出数字 i 的次数不能超过 rollMax[i](i 从 1 开始编号)。

现在,给你一个整数数组 rollMax 和一个整数 n,请你来计算掷 n 次骰子可得到的不同点数序列的数量。

假如两个序列中至少存在一个元素不同,就认为这两个序列是不同的。由于答案可能很大,所以请返回 模 10^9 + 7 之后的结果。


示例 1

输入:n = 2, rollMax = [1,1,2,2,2,3]
输出:34
解释:我们掷 2 次骰子,如果没有约束的话,共有 6 * 6 = 36 种可能的组合。但是根据 rollMax 数组,数字 1 和 2 最多连续出现一次,所以不会出现序列 (1,1) 和 (2,2)。因此,最终答案是 36-2 = 34。


示例 2

输入:n = 2, rollMax = [1,1,1,1,1,1]
输出:30


示例 3

输入:n = 3, rollMax = [1,1,1,2,2,3]
输出:181


提示

  • 1 <= n <= 5000
  • rollMax.length == 6
  • 1 <= rollMax[i] <= 15

算法一:动态规划

思路

  • 首先,创建一个二维 dp 数组;

  • dp[i][j] 表示第 i 次掷骰子时,数字 j 出现的可能的序列总数,也就是说,第 i 次掷出的数字是 j 所有可能的序列数 , 其中 1 <= i <= n , 1 <= j <= 6 。

  • 显然, dp[1][1],dp[1][2]… dp[1][6]均为 1 ,所以,最后结果有效序列总数就是 sum (dp[n][1] + dp[n][2] + … + dp[n][6]) , sum为求和函数 。

  • 那么,如何计算第i次骰子掷出时,掷出数字为j的序列总数为多少呢? 仔细思考一下dp[i][j]和什么有关?

    • 第一: dp[i][j] 和dp[i-1][j]有关,不仅如此,dp[i][j] 和 dp[i-1][1], dp[i-1][2],…dp[i-1][6]都有关;
    • 第二: 由于连续数字限制,dp[i][j]还和 dp[i-rollMax[j-1]][1],…,dp[i-rollMax[j-1]][6]均有关;
    • 所以,第i次掷出骰子的序列总数只和第i-1次掷出骰子的序列总数,以及第i-rollMax[j-1]次掷出骰子的序列总数有关。
    • 详细例子看题解。
    • 状态方程为 :
      在这里插入图片描述
  • 需要主要对大数的处理, 使用 int 型很容易越界;

  • 另外,代码中有一个特殊条件的判断,当 idx == 0 时,ans 直接减一 ;此时,第 1 次 ~ 第 i - 1次掷出的都是 k ,即出现了序列 kkk…kk ,因此不合法的情况只有一种,所以减一。

算法情况

  • 时间复杂度:O(6n),即O(n);
  • 空间复杂度:O(7(n+1)),即 O(n)。

在这里插入图片描述

代码

class Solution {
public:
    const int MOD = 1e9 + 7;
    typedef long long LL;

    int dieSimulator(int n, vector<int>& rollMax) {
        vector<vector<LL> > dp(n+1, vector<LL>(7));
        // 初始化
        for (int j = 1; j <= 6; j++) {
            dp[1][j] = 1;
        }
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= 6; j++) {
                // 加入第 i-1 次得所有可能序列总数
                LL ans = accumulate(dp[i-1].begin(), dp[i-1].end(), 0LL);
                int idx = i - 1 - rollMax[j-1];
                if (idx >= 1) {
                    // 减去 i - 1 - rollMax[j-1]次掷出除j外其他五个数的所有序列总数
                    ans = accumulate(dp[idx].begin(), dp[idx].end(), ans, [&](LL init, LL e) {
                        return init + MOD - e;
                    });
                    ans += dp[idx][j];
                }else if (idx == 0) {
                    // 特殊情况处理
                    ans -= 1;
                }
                dp[i][j] = ans % MOD;
            }
        }
        return accumulate(dp[n].begin(), dp[n].end(), 0LL) % MOD;
    }
};





参考资料:

  1. 超简单动态规划! 复杂度O(n)

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