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:基于通归求解,时间效率不够高。
先把n个骰子分为两堆:第一堆只有一个,另一个有n- 1 个。单独的那一个有可能出现从1 到6 的点数。我们需要计算从1 到6 的每一种点数和剩下的n-1 个骰子来计算点数和。接下来把剩下的n-1个骰子还是分成两堆,第一堆只有一个, 第二堆有n-2 个。我们把上一轮那个单独骰子的点数和这一轮单独骰子的点数相加, 再和剩下的n-2 个骰子来计算点数和。分析到这里,我们不难发现这是一种递归的思路,递归结束的条件就是最后只剩下一个骰子。
我们可以定义一个长度为6n-n+1 的数组, 和为s 的点数出现的次数保存到数组第s-n个元素里。
解法二:基于循环求解,时间性能好
我们可以考虑用二维数组来存储骰子点数的每一个总数出现的次数。在一次循环中, 第一个数组中的第n 个数字表示骰子和为n 出现的次数。在下一循环中,我们加上一个新的骰子,此时和为n 的骰子出现的次数应该等于上一次循环中骰子点数和为n-1 、n-2 、n-3 、n-4, n-5 与n-6 的次数的总和,所以我们把另一个数组的第n个数字设为前一个数组对应的第n-1 、n-2 、n-3 、n-4、n-5与n-6之和。
public class Test { /** * 基于通归求解 * * @param number 色子个数 * @param max 色子的最大值 */ public static void printProbability(int number, int max) { if (number < 1 || max < 1) { return; } int maxSum = number * max; int[] probabilities = new int[maxSum - number + 1]; probability(number, probabilities, max); double total = 1; for (int i = 0; i < number; i++) { total *= max; } for (int i = number; i <= maxSum; i++) { double ratio = probabilities[i - number] / total; System.out.printf("%-8.4f", ratio); } System.out.println(); } /** * @param number 色子个数 * @param probabilities 不同色子数出现次数的计数数组 * @param max 色子的最大值 */ private static void probability(int number, int[] probabilities, int max) { for (int i = 1; i <= max; i++) { probability(number, number, i, probabilities, max); } } /** * @param original 总的色子数 * @param current 剩余要处理的色子数 * @param sum 已经前面的色子数和 * @param probabilities 不同色子数出现次数的计数数组 * @param max 色子的最大值 */ private static void probability(int original, int current, int sum, int[] probabilities, int max) { if (current == 1) { probabilities[sum - original]++; } else { for (int i = 1; i <= max; i++) { probability(original, current - 1, i + sum, probabilities, max); } } } /** * 基于循环求解 * @param number 色子个数 * @param max 色子的最大值 */ public static void printProbability2(int number, int max) { if (number < 1 || max < 1) { return; } int[][] probabilities = new int[2][max * number + 1]; // 数据初始化 for (int i = 0; i < max * number + 1; i++) { probabilities[0][i] = 0; probabilities[1][i] = 0; } // 标记当前要使用的是第0个数组还是第1个数组 int flag = 0; // 抛出一个骰子时出现的各种情况 for (int i = 1; i <= max; i++) { probabilities[flag][i] = 1; } // 抛出其它骰子 for (int k = 2; k <= number; k++) { // 如果抛出了k个骰子,那么和为[0, k-1]的出现次数为0 for (int i = 0; i < k; i++) { probabilities[1 - flag][i] = 0; } // 抛出k个骰子,所有和的可能 for (int i = k; i <= max * k; i++) { probabilities[1 - flag][i] = 0; // 每个骰子的出现的所有可能的点数 for (int j = 1; j <= i && j <= max; j++) { // 统计出和为i的点数出现的次数 probabilities[1 - flag][i] += probabilities[flag][i - j]; } } flag = 1 - flag; } double total = 1; for (int i = 0; i < number; i++) { total *= max; } int maxSum = number * max; for (int i = number; i <= maxSum; i++) { double ratio = probabilities[flag][i] / total; System.out.printf("%-8.4f", ratio); } System.out.println(); } }
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