【LetMeFly】837.新 21 点:动态规划+滑动窗口
力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/new-21-game/
爱丽丝参与一个大致基于纸牌游戏 “21点” 规则的游戏,描述如下:
爱丽丝以 0
分开始,并在她的得分少于 k
分时抽取数字。 抽取时,她从 [1, maxPts]
的范围中随机获得一个整数作为分数进行累计,其中 maxPts
是一个整数。 每次抽取都是独立的,其结果具有相同的概率。
当爱丽丝获得 k
分 或更多分 时,她就停止抽取数字。
爱丽丝的分数不超过 n
的概率是多少?
与实际答案误差不超过 10-5
的答案将被视为正确答案。
示例 1:
输入:n = 10, k = 1, maxPts = 10 输出:1.00000 解释:爱丽丝得到一张牌,然后停止。
示例 2:
输入:n = 6, k = 1, maxPts = 10 输出:0.60000 解释:爱丽丝得到一张牌,然后停止。 在 10 种可能性中的 6 种情况下,她的得分不超过 6 分。
示例 3:
输入:n = 21, k = 17, maxPts = 10 输出:0.73278
提示:
0 <= k <= n <= 104
1 <= maxPts <= 104
解题方法:动态规划
这道题有点“反向dp”。令 d p [ i ] dp[i] dp[i]表示当爱丽丝获得 i i i分时,最终获胜的概率。
其中“获胜”是指最终分数 ≥ k \geq k ≥k且 ≤ n \leq n ≤n,那么初始状态0分时 d p [ 0 ] dp[0] dp[0]即位所求。
一旦爱丽丝分数 ≥ k \geq k ≥k她就立即停止抽牌,由于最后一张牌的分数范围是 1 1 1到 m a x P t s maxPts maxPts,所以最终分数的可能范围是从 k k k到 k + m a x P t s − 1 k+maxPts-1 k+maxPts−1,可得dp数组的初始状态:
d p [ i ] = { 1 if i ≤ n 0 else , k ≤ i < k + m a x P t s dp[i]=\begin{cases} 1 \text{ if } i\leq n \\ 0 \text{ else } \end{cases}\ \ \ ,\ k\leq i\lt k+maxPts dp[i]={1 if i≤n0 else , k≤i<k+maxPts
那么在她手中的分数还未达到游戏终止时(假设当前为 i i i分),由于再抽一张牌可以等概率达到 i + 1 , i + 2 , ⋯ , i + m a x P t s i+1, i+2, \cdots, i+maxPts i+1,i+2,⋯,i+maxPts,所以可得状态转移方程:
d p [ i ] = d p [ i + 1 ] + d p [ i + 2 ] + ⋯ + d p [ i + m a x P t s ] m a x P t s dp[i] = \frac{dp[i+1]+dp[i+2]+\dots+dp[i+maxPts]}{maxPts} dp[i]=maxPtsdp[i+1]+dp[i+2]+⋯+dp[i+maxPts]
由于每次计算 d p [ i + 1 ] + d p [ i + 2 ] + ⋯ + d p [ i + m a x P t s ] dp[i+1]+dp[i+2]+\dots+dp[i+maxPts] dp[i+1]+dp[i+2]+⋯+dp[i+maxPts]太过于机械和重复,所以可以参考“滑动窗口”的思想,使用一个变量 s s s记录“窗口”中 m a x P t s maxPts maxPts个元素的和,并随着窗口的前移不断更新 s s s即可。
- 时间复杂度 O ( k + m a x P t s ) O(k+maxPts) O(k+maxPts)
- 空间复杂度 O ( k + m a x P t s ) O(k+maxPts) O(k+maxPts)
AC代码
C++
/*
* @Author: LetMeFly
* @Date: 2025-08-17 19:33:11
* @LastEditors: LetMeFly.xyz
* @LastEditTime: 2025-08-17 19:38:09
*/
class Solution {
public:
double new21Game(int n, int k, int maxPts) {
vector<double> dp(k + maxPts);
double s = 0;
for (int i = k; i < k + maxPts; i++) {
dp[i] = i <= n;
s += dp[i];
}
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
dp[i] = s / maxPts;
s = s - dp[i + maxPts] + dp[i];
}
return dp[0];
}
};
Python
'''
Author: LetMeFly
Date: 2025-08-17 19:33:11
LastEditors: LetMeFly.xyz
LastEditTime: 2025-08-17 19:40:07
'''
class Solution:
def new21Game(self, n: int, k: int, maxPts: int) -> float:
dp = [0.] * (k + maxPts)
s = 0.
for i in range(k, k + maxPts):
dp[i] = 1. if i <= n else 0.
s += dp[i]
for i in range(k - 1, -1, -1):
dp[i] = s / maxPts
s = s + dp[i] - dp[i + maxPts]
return dp[0]
Java
/*
* @Author: LetMeFly
* @Date: 2025-08-17 19:33:11
* @LastEditors: LetMeFly.xyz
* @LastEditTime: 2025-08-17 19:43:15
*/
class Solution {
public double new21Game(int n, int k, int maxPts) {
double[] dp = new double[k + maxPts];
double s = 0;
for (int i = k; i < k + maxPts; i++) {
dp[i] = i <= n ? 1. : 0.;
s += dp[i];
}
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
dp[i] = s / maxPts;
s = s + dp[i] - dp[i + maxPts];
}
return dp[0];
}
}
Go
/*
* @Author: LetMeFly
* @Date: 2025-08-17 19:33:11
* @LastEditors: LetMeFly.xyz
* @LastEditTime: 2025-08-17 22:20:30
*/
package main
func new21Game(n int, k int, maxPts int) float64 {
dp := make([]float64, k + maxPts)
s := 0.
for i := k; i < k + maxPts; i++ {
if i <= n {
dp[i] = 1.
} else {
dp[i] = 0.
}
s += dp[i] // 别忘了
}
for i := k - 1; i >= 0; i-- {
dp[i] = s / float64(maxPts)
s = s + dp[i] - dp[i + maxPts]
}
return dp[0]
}
Rust
/*
* @Author: LetMeFly
* @Date: 2025-08-17 19:33:11
* @LastEditors: LetMeFly.xyz
* @LastEditTime: 2025-08-17 22:31:00
*/
impl Solution {
pub fn new21_game(n: i32, k: i32, max_pts: i32) -> f64 {
let k: usize = k as usize;
let max_pts: usize = max_pts as usize;
let n: usize = n as usize;
let mut dp: Vec<f64> = vec![0 as f64; k + max_pts];
let mut s: f64 = 0.;
for i in k..(k+max_pts) {
if i <= n {
dp[i] = 1.;
} else {
dp[i] = 0.;
}
s += dp[i];
}
for i in (0..k).rev() {
dp[i] = s / max_pts as f64;
s = s + dp[i] - dp[i + max_pts];
}
dp[0]
}
}
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