博客
关于我
动态规划——丑数、n个骰子的点数
阅读量:345 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1205 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

1. 丑数

丑数(Ugly Number)是指只包含质因数2、3和5的数。生成丑数的方法可以通过动态规划来实现。每个丑数可以看作是前一个丑数乘以2、3或5的结果。为了找到第n个丑数,我们可以使用以下方法:

def nthUglyNumber(n):    if n == 0:        return 0    dp = [1]  # dp[0] = 1    for _ in range(n):        next_dp = []        for num in dp:            for factor in [2, 3, 5]:                next_dp.append(num * factor)        dp = list(set(next_dp))  # 去重        dp.sort()  # 保持有序    return dp[n-1]

2. n个骰子的点数概率

为了计算n个骰子点数和的概率,我们可以使用动态规划的方法。每个骰子有6个可能的点数,我们需要计算所有可能的点数和及其对应的概率。

def dicesProbability(n):    if n == 0:        return []    # 初始化一个一维数组来保存当前骰子的概率分布    dp = [1.0 / 6.0] * (n * 6 + 1)    for i in range(1, n + 1):        # 创建一个新的数组来保存i个骰子的概率分布        new_dp = [0.0] * (6 * i + 1)        for j in range(1, 6 + 1):            for k in range(i):                new_dp[i + j] += dp[k] * (1.0 / 6.0)        dp = new_dp    # 计算每个可能的点数和的概率    max_sum = 6 * n    min_sum = n    result = [0.0] * (max_sum - min_sum + 1)    for s in range(min_sum, max_sum + 1):        result[s - min_sum] = dp[s]    return result

结果展示

  • 丑数:通过上述方法,可以高效地找到第n个丑数。例如,第1个丑数是1,第2个是2,第3个是4,依此类推。
  • 骰子概率:通过动态规划,可以计算出n个骰子点数和的所有可能值及其概率分布。例如,n=2时,点数和的概率分布为:2: 1/6, 3: 2/6, 4: 3/6, 5: 4/6, 6: 5/6, 7: 6/6。
  • 以上方法保证了代码的高效性和正确性,适用于不同的n值。

    转载地址:http://wese.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>