动态规划法(六)鸡蛋掉落问题(二)

  上次我们讲到,我们的主人公丁丁由于用动态规划法解决了鸡蛋掉落问题(egg dropping problem)而获得了当地科学家的赏识。这不,正当丁丁还沉浸在解决问题的喜悦中,科学家又给丁丁出了一个难题:

假设有n个鸡蛋和d次尝试机会,那么,最多能探索多少层楼?

这无疑是鸡蛋问题的翻版,因为这两个问题实在太像了。丁丁没有犹豫,立马按照之前的想法开始思考:

  用\(f(d, n)\)表示该问题的解。假设从k层楼扔下鸡蛋(k足够大),若鸡蛋碎了,则剩下n-1个鸡蛋,d-1次尝试机会,最多能向下探索\(f(d-1, n-1)\)层楼;若鸡蛋没碎,则剩下n个鸡蛋,d-1次尝试机会,最多能向上探索\(f(d-1, n)\)层楼,于是:
\[f(d, n)=1+f(d-1, n-1)+f(d-1,n).\]
\(g(d, n)=f(d, n+1)-f(d,n)\),则:
\[{\displaystyle {\begin{aligned} g(d, n)&=f(d, n+1)-f(d,n)\\ &=[1+f(d-1,n)+f(d-1,n+1)]-[1+f(d-1,n-1)+f(d-1,n)]\\ &=[f(d-1, n+1)-f(d-1,n)]+[f(d-1,n)-f(d-1,n-1)]\\ &=g(d-1, n)+g(d-1,n-1)\end{aligned}}} \]
因为\(f(0,n)=f(d,0)=0\),对于任意的\(n,d\),且\(f(d,1)=d\),故\(g(0,n)=0, g(d,0)=d.\)因为在组合数学中,有:
\[C_n^{k}=C_{n-1}^k+C_{n-1}^{k-1},\]
因此,由数学归纳法可知:\(g(d,n)=C_{d}^{n+1}.\)\(n+1\geq d\)时,\(C_{d}^{n+1}=0.\)对于\(f(d,n)\),有:
\[{\displaystyle {\begin{aligned} f(d,n)=&[f(d,n)-f(d,n-1)]\\ +&[f(d,n-1)-f(d,n-2)]\\ +&\cdots \\ +&[f(d,1)-f(d,0)] \\ +&f(d,0). \end{aligned}}} \]
因为\(f(d,0)=0\),因此\(f(d,n)=\sum\limits_{i=1}^{n}C_{d}^{i}, d\geq 1.\)于是,科学家的问题就解决了。
  突然,丁丁又想到了:能不能用这个结果来解决鸡蛋掉落问题呢?答案是肯定的,对于给定的\(k=f(d,n)\),只需要对d从1开始算起,得到d,恰好使得\(f(d,n)\geq k,\)则d即可鸡蛋掉落问题的解。
  科学家看了丁丁的解答,十分满意,他终于下定决心招丁丁为自己的助手。不过,丁丁说,他还要去外面的世界再看看,因此,科学家也没有挽留,但他祝愿丁丁好运。
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  本文的参考文献为:https://brilliant.org/wiki/egg-dropping/
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