[剑指offer]面试题第[60]题[JAVA][n个骰子的点数][动态规划][空间优化]

【问题描述】[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

【解答思路】

在这里插入图片描述

动态规划

第 1 步:设计状态
n个骰子,每个骰子6个面,总情况数为6^n
F(n,s)F(n,s)为当骰子数为n,和为s的情况数量
第 2 步:状态转移方程
在这里插入图片描述

第 3 步:考虑初始化
int [][]dp = new int[n+1][6*n+1];

第 4 步:考虑输出
(double)dp[n][i])/Math.pow((double)6,(double)n);
第 5 步:考虑是否可以状态压缩

时间复杂度:O(N^2) 空间复杂度:O(1)

class Solution {public double[] twoSum(int n) {int [][]dp = new int[n+1][6*n+1];//边界条件for(int s=1;s<=6;s++)dp[1][s]=1;for(int i=2;i<=n;i++){for(int s=i;s<=6*i;s++){//求dp[i][s]for(int d=1;d<=6;d++){//dp[i-1][s-d] i-1表示骰子数为 i-1 时点数和为 s-d 的次数,筛子数为 i-1 时,最小的点数和为 1 * (i - 1), 最大的点数和为 6 * (i -1),所以 s-d >= i-1, 如果 s-d<i-1,那么数据非法,得跳出本次循环if(s-d<i-1)break;//为0了dp[i][s]+=dp[i-1][s-d];}}}double total = Math.pow((double)6,(double)n);double[] ans = new double[5*n+1];for(int i=n;i<=6*n;i++){ans[i-n]=((double)dp[n][i])/total;}return ans;}
}

空间优化
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。

用一维数组来保存一个阶段的状态,然后对下一个阶段可能出现的点数 j 从大到小遍历,实现一个阶段到下一阶段的转换。
在这里插入图片描述
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public double[] twoSum(int n) {int []dp = new int[6*n+1];//边界条件for(int s=1;s<=6;s++)dp[s]=1;for(int i=2;i<=n;i++){for(int j=i*6;j>=i;j--){dp[j] = 0;for(int d=1;d<=6;d++){if(j-d<i-1)break;dp[j]+=dp[j-d];}}}double total = Math.pow((double)6,(double)n);double[] ans = new double[5*n+1];for(int i=n;i<=6*n;i++){ans[i-n]=((double)dp[i])/total;}return ans;}

【总结】

1. 动态规划流程

第 1 步:设计状态
第 2 步:状态转移方程
第 3 步:考虑初始化
第 4 步:考虑输出
第 5 步:考虑是否可以状态压缩

2. 动态规划牛逼 概率题活生生变成动态规划

参考链接:https://leetcode-cn.com/problems/nge-tou-zi-de-dian-shu-lcof/solution/nge-tou-zi-de-dian-shu-dong-tai-gui-hua-ji-qi-yo-3/
参考链接:https://leetcode-cn.com/problems/nge-tou-zi-de-dian-shu-lcof/solution/dong-tai-gui-hua-by-shy-14/

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