【题目】*808. 分汤
有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作：
提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。
提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。
提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。
提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。
当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时，停止操作。
注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。
需要返回的值： 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 1 0 − 5 10^{-5} 10−5 的范围内将被认为是正确的。
示例 1:
输入: n = 50
输出: 0.62500
解释:如果我们选择前两个操作，A 首先将变为空。
对于第三个操作，A 和 B 会同时变为空。
对于第四个操作，B 首先将变为空。
所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。
示例 2:
输入: n = 100
输出: 0.71875
提示:
0 <= n <= 109
【解题思路1】动态规划
首先，由于四种分配操作都是 25 的倍数，因此我们可以将 n 除以 25（如果有余数，则补 1），并将四种分配操作变为 (4,0),(3,1),(2,2),(1,3)，且每种操作的概率均为 0.25。
当 n 较小时，我们可以用动态规划来解决这个问题。设 dp(i,j) 表示汤 A 和汤 B 分别剩下 i 和 j 份时所求的概率值，即汤 A 先分配完的概率 + 汤 A 和汤 B 同时分配完的概率除以 2 。 状态转移方程为：
dp(i,j)=1/4×( dp(i−4,y)+dp(i−3,y−1)+dp(i−2,y−2)+dp(i−1,y−3) )
我们仔细考虑一下边界条件：
当满足 i>0,j=0，此时无法再分配，而汤 A 还未分配完成，汤 A 永远无法完成分配，此时 dp(i,j)=0；
当满足 i=0,j=0，此时汤 A 和汤 B 同时分配完的概率为 1.0，汤 A 先分配完的概率为 0，因此 dp(i,j)=1.0×0.5=0.5；
当满足 i=0,j>0，此时无法再分配，汤 A 先分配完的概率为 1.0，汤 B 永远无法完成分配，因此 dp(i,j)=1.0；
因此综上，我们可以得到边界条件如下：
d p ( i , j ) = { 0 , i>0, j=0 0.5 , i=0, j=0 1 , i=0, j>0 dp(i,j)= \begin{cases} 0, & \text{i>0, j=0}\\ 0.5, & \text{i=0, j=0}\\ 1, & \text{i=0, j>0} \end{cases} dp(i,j)=⎩⎪⎨⎪⎧0,0.5,1,i>0, j=0i=0, j=0i=0, j>0
我们可以看到这个动态规划的时间复杂度是 O(n2)，即使将 n 除以 25 之后，仍然没法在短时间内得到答案，因此我们需要尝试一些别的思路。 我们可以发现，每次分配操作有 (4,0),(3,1),(2,2),(1,3) 四种，那么在一次分配中，汤 A 平均会被分配的份数期望为 E(A)=(4+3+2+1)×0.25=2.5，汤 B 平均会被分配的份数期望为 E(B)=(0+1+2+3)×0.25=1.5。因此在 n 非常大的时候，汤 A 会有很大的概率比 B 先分配完，汤 A 被先取完的概率应该非常接近 1。事实上，当我们进行实际计算时发现，当 n≥4475 时，所求概率已经大于 0.99999 了（可以通过上面的动态规划方法求出），它和 1 的误差（无论是绝对误差还是相对误差）都小于 1 0 − 5 10^{−5} 10−5
。实际我们在进行测算时发现：
n=4475,p≈0.999990211307
n=4476,p≈0.999990468596
因此在 n≥179×25n 时，我们只需要输出 1 作为答案即可。在其它的情况下，我们使用动态规划计算出答案。
class Solution {
public double soupServings(int n) {
n = (int) Math.ceil((double) n / 25);
if (n >= 179) {
return 1.0;
}
double[][] dp = new double[n + 1][n + 1];
dp[0][0] = 0.5;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[0][i] = 1.0;
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
dp[i][j] = (dp[Math.max(0, i - 4)][j] + dp[Math.max(0, i - 3)][Math.max(0, j - 1)] + dp[Math.max(0, i - 2)][Math.max(0, j - 2)] + dp[Math.max(0, i - 1)][Math.max(0, j - 3)]) / 4.0;
}
}
return dp[n][n];
}
}
【解题思路2】DFS
class Solution {
private double[][] memo;
public double soupServings(int n) {
n = (int) Math.ceil((double) n / 25);
if (n >= 179) {
return 1.0;
}
memo = new double[n + 1][n + 1];
return dfs(n, n);
}
public double dfs(int a, int b) {
if (a <= 0 && b <= 0) {
return 0.5;
} else if (a <= 0) {
return 1;
} else if (b <= 0) {
return 0;
}
if (memo[a][b] == 0) {
memo[a][b] = 0.25 * (dfs(a - 4, b) + dfs(a - 3, b - 1) + dfs(a - 2, b - 2) + dfs(a - 1, b - 3));
}
return memo[a][b];
}
}