❓ 剑指 Offer 60. n个骰子的点数
难度:中等
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。
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]
限制:
1 <= n <= 11
💡思路:动态规划
使用一个二维数组 dp
存储点数出现的次数,其中 dp[i][j]
表示前 i
个骰子产生点数 j
的次数。
只看第 n
枚骰子,它的点数可能为 1
, 2
, 3
, ...
, 6
,因此投掷完 n
枚骰子后点数 j
出现的次数,可以由投掷完 n−1
枚骰子后,对应点数 j−1
, j−2
, j−3
, ...
, j−6
出现的次数之和转化过来。
for (第n枚骰子的点数 k = 1; k <= 6; k++) {
dp[n][j] += dp[n-1][j - k]
}
写成数学公式是这样的:
d
p
[
n
]
[
j
]
=
∑
i
=
1
6
d
p
[
n
−
1
]
[
j
−
k
]
dp[n][j]=\sum_{i=1}^6dp[n-1][j-k]
dp[n][j]=i=1∑6dp[n−1][j−k]
n
表示阶段,j
表示投掷完 n
枚骰子后的点数和,k
表示第 n
枚骰子会出现的六个点数。
⭐️ 空间优化: 旋转数组
观察发现每个阶段的状态都只和它前一阶段的状态有关,因此我们不需要用额外的一维来保存所有阶段。
- 用两个一维数组交替变换存储。
🍁代码:(C++、Java)
C++
class Solution {
public:
vector<double> dicesProbability(int n) {
int maxsum = n * 6;
vector<vector<long long>> dp(n + 1, vector<long long>(maxsum + 1));
for(int i = 1; i <= 6; i++){
dp[1][i] = 1;
}
for(int i = 2; i <= n; i++){
for(int j = i; j <= i * 6; j++){
for(int k = 1; k <= 6 && k <= j; k++){
dp[i][j] += dp[i - 1][j - k];
}
}
}
long long totalnum = pow(6, n);
vector<double> ans(n * 5 + 1);
for(int i = n; i <= maxsum; i++){
ans[i - n] = (double)dp[n][i] / totalnum;
}
return ans;
}
};
⭐️ 空间优化: 旋转数组
C++
class Solution {
public:
vector<double> dicesProbability(int n) {
int maxsum = n * 6;
vector<vector<long long>> dp(2, vector<long long>(maxsum + 1));
for(int i = 1; i <= 6; i++){
dp[0][i] = 1;
}
int flag = 1; //旋转标记
for(int i = 2; i <= n; i++, flag = 1 - flag){
for(int j = 0; j <= i * 6; j++){
dp[flag][j] = 0; //旋转数组清零
}
for(int j = i; j <= i * 6; j++){
for(int k = 1; k <= 6 && k < j; k++){
dp[flag][j] += dp[1 - flag][j - k];
}
}
}
long long totalnum = pow(6, n);
vector<double> ans(n * 5 + 1);
for(int i = n; i <= maxsum; i++){
ans[i - n] = (double)dp[1 - flag][i] / totalnum;
}
return ans;
}
};
Java
class Solution {
public double[] dicesProbability(int n) {
int maxsum = n * 6;
long[][] dp = new long[2][maxsum + 1];
for(int i = 1; i <= 6; i++){
dp[0][i] = 1;
}
int flag = 1; //旋转标记
for(int i = 2; i <= n; i++, flag = 1 - flag){
for(int j = 0; j <= i * 6; j++){
dp[flag][j] = 0; //旋转数组清零
}
for(int j = i; j <= i * 6; j++){
for(int k = 1; k <= 6 && k < j; k++){
dp[flag][j] += dp[1 - flag][j - k];
}
}
}
double totalnum = Math.pow(6, n);
double[] ans = new double[n * 5 + 1];
for(int i = n; i <= maxsum; i++){
ans[i - n] = dp[1 - flag][i] / totalnum;
}
return ans;
}
}
🚀 运行结果:
🕔 复杂度分析:
- 时间复杂度:
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2), 状态转移循环
n−1
轮;每轮中,当i
=2
,3
,...
,n
时,对应循环数量分别为6×6
,11×6
,...
,[5(n−1)+1]×6
;因此总体复杂度为 O ( ( n − 1 ) × 6 + [ 5 ( n − 1 ) + 1 ] 2 × 6 ) O((n−1)×\frac{6+[5(n-1)+1]}2×6) O((n−1)×26+[5(n−1)+1]×6),即等价于 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。 - 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),
dp
数组需要2*n*6
的空间,所以 O ( 2 ∗ n ∗ 6 ) = O ( n ) O(2*n*6) = O(n) O(2∗n∗6)=O(n)。
题目来源:力扣。
放弃一件事很容易,每天能坚持一件事一定很酷,一起每日一题吧!
关注我LeetCode主页 / CSDN—力扣专栏,每日更新!