这是 LeetCode 上的 808. 分汤 ,难度为 中等。
Tag : 「数学」、「动态规划」、「线性 DP」
有 A
和 B
两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n
毫升。有四种分配操作:
100ml
的 汤A 和 0ml
的 汤B 。75ml
的 汤A 和 25ml
的 汤B 。50ml
的 汤A 和 50ml
的 汤B 。25ml
的 汤A 和 75ml
的 汤B 。当我们把汤分配给某人之后,汤就没有了。每个回合,我们将从四种概率同为 0.25
的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作,我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时,停止操作。
注意 不存在先分配 100 ml
汤B 的操作。
需要返回的值: 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10^{-5}10−5 的范围内将被认为是正确的。
示例 1:
输入: n = 50输出: 0.62500解释:如果我们选择前两个操作,A 首先将变为空。
对于第三个操作,A 和 B 会同时变为空。
对于第四个操作,B 首先将变为空。
所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。
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示例 2:
输入: n = 100输出: 0.71875
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提示:
四种分配方式都是 2525 的倍数,因此我们可以将 nn 进行除以 2525 上取整的缩放操作,并将四类操作等价成:
4ml
的 汤A 和 0ml
的 汤B 。3ml
的 汤A 和 1ml
的 汤B 。2ml
的 汤A 和 2ml
的 汤B 。1ml
的 汤A 和 3ml
的 汤B 。定义 f[i][j]f[i][j] 为 汤A 剩余 ii 毫升,汤B 剩余 jj 毫升时的最终概率(概率 = 汤A先分配完的概率 + 汤A和汤B同时分配完的概率 \times 0.5概率=汤A先分配完的概率+汤A和汤B同时分配完的概率×0.5)。
最终答案为 f[n][n]f[n][n] 为最终答案,考虑任意项存在为 00 情况时的边界情况:
其余一般情况为 ii 和 jj 均不为 00,由于四类操作均为等概率,结合题意和状态定义可知:
f[i][j] = \frac{1}{4} \times (f[i - 4][j] + f[i - 3][j - 1] + f[i - 2][j - 2] + f[i - 1][j - 3])f[i][j]=41×(f[i−4][j]+f[i−3][j−1]+f[i−2][j−2]+f[i−1][j−3])
由于 n = 1e9n=1e9,即使进行了除 2525 的缩放操作,过多的状态数仍会导致 TLE
。
此时需要利用「返回值在正确答案 10^{-5}10−5 的范围内将被认为是正确的」来做优化(一下子不太好想到):由于四类操作均是等概率,单个回合期望消耗汤 A 的量为 2.52.5,消耗汤 B 的量为 1.51.5。
因此当 nn 足够大,操作回合足够多,汤 A 将有较大的概率结束分配,即当 nn 足够大,概率值会趋向于 11。
我们考虑多大的 nn 能够配合精度误差 10^{-5}10−5 来减少计算量:一个可行的操作是利用上述的 DP 思路 + 二分的方式找到符合精度要求的验算值(不超过 200200)。
Java 代码:
class Solution {public double soupServings(int n) {n = Math.min(200, (int) Math.ceil(n / 25.0));double[][] f = new double[n + 10][n + 10];f[0][0] = 0.5;for (int j = 1; j <= n; j++) f[0][j] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++) {for (int j = 1; j <= n; j++) {double a = f[Math.max(i - 4, 0)][j], b = f[Math.max(i - 3, 0)][Math.max(j - 1, 0)];double c = f[Math.max(i - 2, 0)][Math.max(j - 2, 0)], d = f[Math.max(i - 1, 0)][Math.max(j - 3, 0)];f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d);}}return f[n][n];}
}
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Python 代码:
class Solution:def soupServings(self, n: int) -> float:n = min(200, math.ceil(n / 25))f = [[0] * (n + 10) for _ in range(n + 10)]f[0][0] = 0.5for j in range(1, n + 10):f[0][j] = 1for i in range(1, n + 1):for j in range(1, n + 1):a, b = f[max(i - 4, 0)][j], f[max(i - 3, 0)][max(j - 1, 0)]c, d = f[max(i - 2, 0)][max(j - 2, 0)], f[max(i - 1, 0)][max(j - 3, 0)]f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d)return f[n][n]
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这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.808
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:github.com/SharingSour… 。
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