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【模拟, 动态规划】香槟塔

GabrielxD
2022-11-20 / 0 评论 / 0 点赞 / 216 阅读 / 795 字
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本文最后更新于 2022-11-21,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

题目

799. 香槟塔


我们把玻璃杯摆成金字塔的形状,其中 第一层 有 1 个玻璃杯, 第二层 有 2 个,依次类推到第 100 层,每个玻璃杯 (250ml) 将盛有香槟。

从顶层的第一个玻璃杯开始倾倒一些香槟,当顶层的杯子满了,任何溢出的香槟都会立刻等流量的流向左右两侧的玻璃杯。当左右两边的杯子也满了,就会等流量的流向它们左右两边的杯子,依次类推。(当最底层的玻璃杯满了,香槟会流到地板上)

例如,在倾倒一杯香槟后,最顶层的玻璃杯满了。倾倒了两杯香槟后,第二层的两个玻璃杯各自盛放一半的香槟。在倒三杯香槟后,第二层的香槟满了 - 此时总共有三个满的玻璃杯。在倒第四杯后,第三层中间的玻璃杯盛放了一半的香槟,他两边的玻璃杯各自盛放了四分之一的香槟,如下图所示。

现在当倾倒了非负整数杯香槟后,返回第 ij 个玻璃杯所盛放的香槟占玻璃杯容积的比例( ij 都从0开始)。

示例 1:
输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 1, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1
输出: 0.00000
解释: 我们在顶层(下标是(0,0))倒了一杯香槟后,没有溢出,因此所有在顶层以下的玻璃杯都是空的。

示例 2:
输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 2, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1
输出: 0.50000
解释: 我们在顶层(下标是(0,0)倒了两杯香槟后,有一杯量的香槟将从顶层溢出,位于(1,0)的玻璃杯和(1,1)的玻璃杯平分了这一杯香槟,所以每个玻璃杯有一半的香槟。

示例 3:

输入: poured = 100000009, query_row = 33, query_glass = 17
输出: 1.00000

提示:

  • 0 <= poured <= 10^9
  • 0 <= query_glass <= query_row < 100

解题

方法一:动态规划 模拟

思路

每一个杯子溢出的香槟都会平分到下面两个杯子中,模拟推出每一层即可。

代码

class Solution {
    public double champagneTower(int poured, int query_row, int query_glass) {
        double[][] tower = new double[query_row + 1][query_row + 1];
        tower[0][0] = poured;

        for (int row = 0; row < query_row; row++) {
            for (int col = 0; col <= row; col++) {
                if (tower[row][col] <= 1) continue;
                tower[row + 1][col] += (tower[row][col] - 1) / 2;
                tower[row + 1][col + 1] += (tower[row][col] - 1) / 2;
            }
        }

        return Math.min(tower[query_row][query_glass], 1);
    }
}
class Solution {
public:
    double champagneTower(int poured, int query_row, int query_glass) {
        vector<vector<double>> dp(query_row + 1, vector<double>(query_row + 1));
        dp[0][0] = poured;
        for (int i = 0; i < query_row; ++i) {
            for (int j = 0; j <= i; ++j) {
                if (dp[i][j] > 1) {
                    --dp[i][j];
                    dp[i + 1][j] += dp[i][j] / 2;
                    dp[i + 1][j + 1] += dp[i][j] / 2;
                }
            }
        }
        return min(1.0, dp[query_row][query_glass]);
    }
};
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