题目描述
有一些不规则的硬币。在这些硬币中,prob[i]
表示第 i
枚硬币正面朝上的概率。
请对每一枚硬币抛掷 一次,然后返回正面朝上的硬币数等于 target
的概率。
示例 1:
输入:prob = [0.4], target = 1
输出:0.40000
示例 2:
输入:prob = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5], target = 0
输出:0.03125
提示:
1 <= prob.length <= 1000
0 <= prob[i] <= 1
0 <= target
<= prob.length
- 如果答案与标准答案的误差在
10^-5
内,则被视为正确答案。
解法
方法一:动态规划
我们定义 $f[i][j]$ 表示前 $i$ 枚硬币中有 $j$ 枚正面朝上的概率,初始时 $f[0][0]=1$,答案即为 $f[n][target]$。
考虑 $f[i][j]$,其中 $i \geq 1$,如果当前硬币反面朝上,那么 $f[i][j] = (1 - p) \times f[i - 1][j]$;如果当前硬币正面朝上,并且 $j \gt 0$,那么 $f[i][j] = p \times f[i - 1][j - 1]$。因此状态转移方程为:
$$
f[i][j] = \begin{cases}
(1 - p) \times f[i - 1][j], & j = 0 \
(1 - p) \times f[i - 1][j] + p \times f[i - 1][j - 1], & j \gt 0
\end{cases}
$$
其中 $p$ 表示第 $i$ 枚硬币正面朝上的概率。
我们注意到,状态 $f[i][j]$ 只与状态 $f[i - 1][j]$ 和 $f[i - 1][j - 1]$ 有关,因此,我们可以将二维空间优化为一维空间。
时间复杂度 $O(n \times target)$,空间复杂度 $O(target)$。其中 $n$ 为硬币的数量。
| class Solution:
def probabilityOfHeads(self, prob: List[float], target: int) -> float:
n = len(prob)
f = [[0] * (target + 1) for _ in range(n + 1)]
f[0][0] = 1
for i, p in enumerate(prob, 1):
for j in range(min(i, target) + 1):
f[i][j] = (1 - p) * f[i - 1][j]
if j:
f[i][j] += p * f[i - 1][j - 1]
return f[n][target]
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16 | class Solution {
public double probabilityOfHeads(double[] prob, int target) {
int n = prob.length;
double[][] f = new double[n + 1][target + 1];
f[0][0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 0; j <= Math.min(i, target); ++j) {
f[i][j] = (1 - prob[i - 1]) * f[i - 1][j];
if (j > 0) {
f[i][j] += prob[i - 1] * f[i - 1][j - 1];
}
}
}
return f[n][target];
}
}
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18 | class Solution {
public:
double probabilityOfHeads(vector<double>& prob, int target) {
int n = prob.size();
double f[n + 1][target + 1];
memset(f, 0, sizeof(f));
f[0][0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 0; j <= min(i, target); ++j) {
f[i][j] = (1 - prob[i - 1]) * f[i - 1][j];
if (j > 0) {
f[i][j] += prob[i - 1] * f[i - 1][j - 1];
}
}
}
return f[n][target];
}
};
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17 | func probabilityOfHeads(prob []float64, target int) float64 {
n := len(prob)
f := make([][]float64, n+1)
for i := range f {
f[i] = make([]float64, target+1)
}
f[0][0] = 1
for i := 1; i <= n; i++ {
for j := 0; j <= i && j <= target; j++ {
f[i][j] = (1 - prob[i-1]) * f[i-1][j]
if j > 0 {
f[i][j] += prob[i-1] * f[i-1][j-1]
}
}
}
return f[n][target]
}
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14 | function probabilityOfHeads(prob: number[], target: number): number {
const n = prob.length;
const f = new Array(n + 1).fill(0).map(() => new Array(target + 1).fill(0));
f[0][0] = 1;
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
for (let j = 0; j <= target; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j] * (1 - prob[i - 1]);
if (j) {
f[i][j] += f[i - 1][j - 1] * prob[i - 1];
}
}
}
return f[n][target];
}
|
方法二
| class Solution:
def probabilityOfHeads(self, prob: List[float], target: int) -> float:
f = [0] * (target + 1)
f[0] = 1
for p in prob:
for j in range(target, -1, -1):
f[j] *= 1 - p
if j:
f[j] += p * f[j - 1]
return f[target]
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15 | class Solution {
public double probabilityOfHeads(double[] prob, int target) {
double[] f = new double[target + 1];
f[0] = 1;
for (double p : prob) {
for (int j = target; j >= 0; --j) {
f[j] *= (1 - p);
if (j > 0) {
f[j] += p * f[j - 1];
}
}
}
return f[target];
}
}
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17 | class Solution {
public:
double probabilityOfHeads(vector<double>& prob, int target) {
double f[target + 1];
memset(f, 0, sizeof(f));
f[0] = 1;
for (double p : prob) {
for (int j = target; j >= 0; --j) {
f[j] *= (1 - p);
if (j > 0) {
f[j] += p * f[j - 1];
}
}
}
return f[target];
}
};
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13 | func probabilityOfHeads(prob []float64, target int) float64 {
f := make([]float64, target+1)
f[0] = 1
for _, p := range prob {
for j := target; j >= 0; j-- {
f[j] *= (1 - p)
if j > 0 {
f[j] += p * f[j-1]
}
}
}
return f[target]
}
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13 | function probabilityOfHeads(prob: number[], target: number): number {
const f = new Array(target + 1).fill(0);
f[0] = 1;
for (const p of prob) {
for (let j = target; j >= 0; --j) {
f[j] *= 1 - p;
if (j > 0) {
f[j] += f[j - 1] * p;
}
}
}
return f[target];
}
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