【深度优先搜索】【组合数学】【动态规划】1467.两个盒子中球的颜色数相同的概率

简介: 【深度优先搜索】【组合数学】【动态规划】1467.两个盒子中球的颜色数相同的概率

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【动态规划】【字符串】【行程码】1531. 压缩字符串

本文涉及知识点

动态规划汇总

深度优先搜索 组合数学

LeetCode1467 两个盒子中球的颜色数相同的概率

桌面上有 2n 个颜色不完全相同的球,球上的颜色共有 k 种。给你一个大小为 k 的整数数组 balls ,其中 balls[i] 是颜色为 i 的球的数量。

所有的球都已经 随机打乱顺序 ,前 n 个球放入第一个盒子,后 n 个球放入另一个盒子(请认真阅读示例 2 的解释部分)。

注意:这两个盒子是不同的。例如,两个球颜色分别为 a 和 b,盒子分别为 [] 和 (),那么 [a] (b) 和 [b] (a) 这两种分配方式是不同的(请认真阅读示例的解释部分)。

请返回「两个盒子中球的颜色数相同」的情况的概率。答案与真实值误差在 10^-5 以内,则被视为正确答案

示例 1:

输入:balls = [1,1]

输出:1.00000

解释:球平均分配的方式只有两种:

  • 颜色为 1 的球放入第一个盒子,颜色为 2 的球放入第二个盒子
  • 颜色为 2 的球放入第一个盒子,颜色为 1 的球放入第二个盒子
    这两种分配,两个盒子中球的颜色数都相同。所以概率为 2/2 = 1 。
    示例 2:
    输入:balls = [2,1,1]
    输出:0.66667
    解释:球的列表为 [1, 1, 2, 3]
    随机打乱,得到 12 种等概率的不同打乱方案,每种方案概率为 1/12 :
    [1,1 / 2,3], [1,1 / 3,2], [1,2 / 1,3], [1,2 / 3,1], [1,3 / 1,2], [1,3 / 2,1], [2,1 / 1,3], [2,1 / 3,1], [2,3 / 1,1], [3,1 / 1,2], [3,1 / 2,1], [3,2 / 1,1]
    然后,我们将前两个球放入第一个盒子,后两个球放入第二个盒子。
    这 12 种可能的随机打乱方式中的 8 种满足「两个盒子中球的颜色数相同」。
    概率 = 8/12 = 0.66667
    示例 3:
    输入:balls = [1,2,1,2]
    输出:0.60000
    解释:球的列表为 [1, 2, 2, 3, 4, 4]。要想显示所有 180 种随机打乱方案是很难的,但只检查「两个盒子中球的颜色数相同」的 108 种情况是比较容易的。
    概率 = 108 / 180 = 0.6 。
    提示:
    1 <= balls.length <= 8
    1 <= balls[i] <= 6
    sum(balls) 是偶数

深度优先搜索

极端情况下,8种球,6种颜色。每种球选择0到6个,共7种选择。78 约等于5e6。再加上剪支,能过。

m_iCan 记录,合法选择的可能数。

m_iAns 记录,符合题意的可能数。

注意: 从ball[i]种选择m个求,是组合C b a l l s [ i ] m \Large C_{balls[i]}^mCballs[i]m

代码

核心代码

template<class Result =int >
class CCombination
{
public:
  CCombination()
  {
    m_v.assign(1, vector<Result>(1,1));
  }
  Result Get(int sel, int total)
  {
    while (m_v.size() <= total)
    {
      int iSize = m_v.size();
      m_v.emplace_back(iSize + 1, 1);
      for (int i = 1; i < iSize; i++)
      {
        m_v[iSize][i] = m_v[iSize - 1][i] + m_v[iSize - 1][i - 1];
      }
    }
    return m_v[total][sel];
  }
protected:
  vector<vector<Result>> m_v;
};
class Solution {
public:
  double getProbability(vector<int>& balls) {
    m_iN = std::accumulate(balls.begin(), balls.end(), 0) / 2;
    DFS(balls, 0, 0, 0, 0,1);
    return (double)m_iiAns / m_iiSel;
  }
  void DFS(const vector<int>& balls,int iCur,int iHasSel,int iSelAll,int iSel0,long long iiMul)
  {
    if (iHasSel == m_iN)
    {
      m_iiSel += iiMul;
      if (iSelAll == iSel0 + balls.size()- iCur )
      {//余下的球全部不选择
        m_iiAns += iiMul;
      }
      return;
    }
    if (iCur >= balls.size())
    {
      return ;
    }
    for (int curSel = 0; (curSel <= balls[iCur])&&(curSel+iHasSel <= m_iN); curSel++)
    {
      DFS(balls, iCur + 1, curSel + iHasSel, iSelAll + (curSel == balls[iCur]), iSel0 + (0 == curSel),iiMul*m_com.Get(curSel, balls[iCur]));
    }
  }
  long long m_iN, m_iiSel=0, m_iiAns=0;
  CCombination<int> m_com;
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
  assert(t1 == t2);
}
template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
  if (v1.size() != v2.size())
  {
    assert(false);
    return;
  }
  for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
  {
    Assert(v1[i], v2[i]);
  }
}
int main()
{ 
  vector<int> balls;
  
  {
    Solution sln;
    balls = { 1, 1 };
    auto res = sln.getProbability(balls);
    assert(abs(res -  1 ) < 0.0001);
  }
  {
    Solution sln;
    balls = { 2,1,1 };
    auto res = sln.getProbability(balls);
    assert(abs(res - 0.66667) < 0.0001);
  }
  {
    Solution sln;
    balls = { 1,2,1,2 };
    auto res = sln.getProbability(balls);
    assert(abs(res - 0.6) < 0.0001);
  }
  {
    Solution sln;
    balls = { 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6 };
    auto res = sln.getProbability(balls);
    assert(abs(res - 0.85571) < 0.0001);
  }
  
}

动态规划

动态规划的状态表示

pre[sel][c]记录可能排列数量。sel表示第一个盒子的球数,c表示颜色差。c等于0,表示左边全选的球的数量 比 右边全先的求的数量 少6。 c = 全部在第一个盒子的颜色数- 全部在第二个盒子的颜色+6。

不在两种颜色相差8的情况:那样一个盒子为空,和n个球矛盾。

不存在颜色相差7的情况:全选7种颜色,至少有7个球。全先1种颜色顶多6个球。无法相等。

存在相差6的情况:{** 1 1 1 1 1 1 ** 3 3} 。前6个球是1,全选。

class Solution {
public:
  double getProbability(vector<int>& balls) {   
    const int n = std::accumulate(balls.begin(), balls.end(), 0) / 2;
    vector<vector<long long>> pre(n + 1, vector<long long>(13, 0));
    pre[0][6] = 1;
    for (const auto& b : balls)
    {
      vector<vector<long long>> dp(n + 1, vector<long long>(13, 0));
      for (int col = 0; col < 13; col++)
      {
        for (int preSel = 0; preSel <= n; preSel++)
        {
          for (int curSel = 0; (curSel <= b) && (preSel + curSel <= n); curSel++)
          {
            int col1 = col + (curSel == b) - (curSel == 0);
            if ((col1 >= 0) && (col1 < 13))
            {
              dp[preSel + curSel][col1] += pre[preSel][col]*m_com.Get(curSel,b);
            }
          }
        }
      }
      pre.swap(dp);
    }
    long long llAns = pre.back()[6], llSel = std::accumulate(pre.back().begin(), pre.back().end(),0LL);
    return (double)llAns / llSel;
  }
  CCombination<int> m_com;
};

2023年2月版

class Solution {

public:

double getProbability(const vector& balls) {

const int iTotal = std::accumulate(balls.begin(), balls.end(), 0);

m_c = balls.size();

vector<vector> combinations(6 + 1, vector(6 + 1, 1));

for (int i = 1; i <= 6; i++)

{

for (int j = 1; j < i; j++)

{

combinations[i][j] = combinations[i - 1][j - 1] + combinations[i - 1][j];

}

}

vector<vector> pre(13, vector(iTotal + 1));

pre[6][0] = 1;

for (int i = 0; i < balls.size(); i++)

{

vector<vector> dp(13, vector(iTotal + 1));

for (int colorDiff = 0; colorDiff < 13; colorDiff++)

{

for (int selBallNum = 0; selBallNum <= iTotal; selBallNum++)

{

if (0 == pre[colorDiff][selBallNum])

{

continue;

}

for (int k = 0; k <= balls[i]; k++)

{

int iNewColorDiff = colorDiff;

if (0 == k)

{

iNewColorDiff–;

}

if (balls[i] == k)

{

iNewColorDiff++;

}

if ((iNewColorDiff<0) || (iNewColorDiff >12))

{

continue;

}

const int iNewSelBallNum = selBallNum + k;

if ( iNewSelBallNum > iTotal)

{

continue;

}

dp[iNewColorDiff][iNewSelBallNum] += pre[colorDiff][selBallNum] * combinations[balls[i]][k];

}

}

}

pre.swap(dp);

}

double dNum = 0, dEqualNum = 0;

for (int colorDiff = 0; colorDiff < 13; colorDiff++)

{

const int selBallNum = iTotal / 2;

//for (int selBallNum = 0; selBallNum <= iTotal; selBallNum++)

{

const double dAdd = (double)pre[colorDiff][selBallNum] ;

dNum += dAdd;

if (6 == colorDiff)

{

dEqualNum += dAdd;

}

}

}

return (double)dEqualNum / dNum;

}

int m_c;

};


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