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面试题60:n个骰子的点数

面试题60:n个骰子的点数

作者: 繁星追逐 | 来源:发表于2019-11-22 11:30 被阅读0次

    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。

    解法一:递归

     //常变量,扩展方便
        private int sideNum = 6;
        /**
         * 递归
         * 由于和最小为n,设置一个大小为6n - n + 1的数组(从n到6n),相对应的位置记录出现次数
         * 通过递归从最后的骰子开始往前推,所以第n个骰子点数为1的话,f(n,s)=f(n-1,s-1),当第n个骰子点数为2的话,f(n,s)=f(n-1,s-2),…,依次类推。在n-1个骰子的基础上,再增加一个骰子出现点数和为s的结果只有这6种情况!那么有:
    
         递归每个骰子的6种可能性,最后递归结束统计
         */
        public void printProbability(int n) {
            if (n < 1) return;
            //最大值
            int maxVal = n*sideNum;
            //最小为n
            int[] countOfSum = new int[maxVal - n +1];
            //从第n个骰子开始,和初始值为0,传递进去数组参数
            getProbabilities(n, n, 0, countOfSum);
            //计算概率
            int totalCount = (int) Math.pow(sideNum,n);
            for (int i=0;i<=maxVal-n;i++){
                System.out.println("s="+ (i+n) + ": " + countOfSum[i] +"/"+totalCount);
            }
        }
    
        private void getProbabilities(int n, int cur, int sum, int[] p) {
            //递归终止,骰子统计结束
           if (cur == 0) p[sum-n]++;
           else for (int i=1;i<=sideNum;i++){
               getProbabilities(n, cur-1, sum+i, p);
           }
        }
    
    

    解法二:动态规划

    /**
         * 动态规划
         * * f(n,s)=f(n-1,s-1)+f(n-1,s-2)+f(n-1,s-3)+f(n-1,s-4)+f(n-1,s-5)+f(n-1,s-6) ,0< n<=6n
         *      * f(n,s)=0, s< n or s>6n
         * @param n
         */
        public void printProbabilityDP(int n) {
            if (n<1) return;
            int maxVal = n * sideNum;
            //设置一个二维数组,表示骰子和和的并列,表示个数
            int[][] f = new int[n+1][maxVal+1];
            //初始化一个骰子所能出现的相应点数次数
            for (int i=1;i<=sideNum;i++){
                f[1][i] = 1;
            }
            //骰子从二开始,n结束
            for (int k=2;k<=n;k++){
                //骰子和大小为k-6k,上限是k不是n
                for (int sum=k;sum<=k*sideNum;sum++){
                    //要保证sum大小要大于i,才能进行循环
                    for (int i=1; sum>i&&i<=sideNum;i++){
                        f[k][sum] += f[k-1][sum-i];
                    }
                }
            }
            int total = (int) Math.pow(sideNum,n);
            for (int i=n;i<=maxVal;i++){
                System.out.println("s=" + i + ":" + f[n][i] + "/" + total);
            }
        }
    

    空间优化:

    /**
         * 更省空间的动态规划
         * 因为规划只与相近的前者有关,所以只需要记录前面一个的累计个数即可
         * 通过flag与1-flag切换相近行,最后结果也是经历最后一个骰子的结果
         */
        public void printProbabilityBetterDP(int n) {
            if (n < 1) return;
            int maxVal = n*sideNum;
            //只需要两行
            int[][] f = new int[2][maxVal+1];
            int flag = 0;
            for (int i=1;i<=sideNum;i++){
                f[flag][i] = 1;
            }
            for (int k=2;k<=n;k++){
                for (int sum=k;sum<=k*sideNum;sum++){
                    int s = 0;
                    for (int i=1;i<=sideNum&&sum>i;i++){
                        s += f[flag][sum-i];
                    }
                    //最后结果赋值
                    f[1-flag][sum] = s;
                }
                //控制flag行的切换
                flag = 1 - flag;
            }
            int total = (int) Math.pow(sideNum, n);
            for (int sum = n; sum <= maxVal; sum++) {
                // f(k, s)也就是f[1-flag][sum], 但之后flag = 1 -flag,所以调用f[flag]才能得到f(k, s)
                System.out.println("s=" + sum + ": " + f[flag][sum] + "/" + total);
            }
        }
    

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