有一个骰子模拟器会每次投掷的时候生成一个 1 到 6 的随机数。
不过我们在使用它时有个约束,就是使得投掷骰子时,连续 掷出数字 i
的次数不能超过 rollMax[i]
(i
从 1 开始编号)。
现在,给你一个整数数组 rollMax
和一个整数 n
,请你来计算掷 n
次骰子可得到的不同点数序列的数量。
假如两个序列中至少存在一个元素不同,就认为这两个序列是不同的。由于答案可能很大,所以请返回 模 10^9 + 7
之后的结果。
示例 1:
输入:n = 2, rollMax = [1,1,2,2,2,3] 输出:34 解释:我们掷 2 次骰子,如果没有约束的话,共有 6 * 6 = 36 种可能的组合。但是根据 rollMax 数组,数字 1 和 2 最多连续出现一次,所以不会出现序列 (1,1) 和 (2,2)。因此,最终答案是 36-2 = 34。
示例 2:
输入:n = 2, rollMax = [1,1,1,1,1,1] 输出:30
示例 3:
输入:n = 3, rollMax = [1,1,1,2,2,3] 输出:181
提示:
1 <= n <= 5000
rollMax.length == 6
1 <= rollMax[i] <= 15
方法一:记忆化搜索
我们可以设计一个函数
函数
- 如果
$i \ge n$ ,说明已经掷完了$n$ 次骰子,返回$1$ 。 - 否则,我们枚举下一次掷出的点数
$k$ ,如果$k \ne j$ ,那么我们可以直接掷出$k$ ,此时连续掷出$j$ 的次数$x$ 就会被重置为$1$ ,因此方案数为$dfs(i + 1, k, 1)$ 。如果$k = j$ ,那么我们需要判断$x$ 是否小于$rollMax[j - 1]$ ,如果小于,那么我们可以继续掷出$j$ ,此时连续掷出$j$ 的次数$x$ 就会加$1$ ,因此方案数为$dfs(i + 1, j, x + 1)$ 。最后将所有方案数相加,即为$dfs(i, j, x)$ 的值。注意答案可能很大,因此需要对$10^9 + 7$ 取模。
过程中,我们可以使用记忆化搜索避免重复计算。
时间复杂度
方法二:动态规划
我们可以将方法一中的记忆化搜索改为动态规划。
定义
我们枚举上一次投掷的点数为
- 如果
$k \neq j$ ,那么我们可以直接投掷出$k$ ,此时连续投掷点数$j$ 的次数$x$ 就会被重置为$1$ ,因此方案数$f[i][k][1]$ 就会增加$f[i-1][j][x]$ 。 - 如果
$k = j$ ,那么我们需要判断$x+1$ 是否小于等于$rollMax[j-1]$ ,如果小于等于,那么我们可以继续投掷出$j$ ,此时连续投掷点数$j$ 的次数$x$ 就会加$1$ ,因此方案数$f[i][j][x+1]$ 就会增加$f[i-1][j][x]$ 。
最终的答案即为所有
时间复杂度
class Solution:
def dieSimulator(self, n: int, rollMax: List[int]) -> int:
@cache
def dfs(i, j, x):
if i >= n:
return 1
ans = 0
for k in range(1, 7):
if k != j:
ans += dfs(i + 1, k, 1)
elif x < rollMax[j - 1]:
ans += dfs(i + 1, j, x + 1)
return ans % (10 ** 9 + 7)
return dfs(0, 0, 0)
class Solution:
def dieSimulator(self, n: int, rollMax: List[int]) -> int:
f = [[[0] * 16 for _ in range(7)] for _ in range(n + 1)]
for j in range(1, 7):
f[1][j][1] = 1
for i in range(2, n + 1):
for j in range(1, 7):
for x in range(1, rollMax[j - 1] + 1):
for k in range(1, 7):
if k != j:
f[i][k][1] += f[i - 1][j][x]
elif x + 1 <= rollMax[j - 1]:
f[i][j][x + 1] += f[i - 1][j][x]
mod = 10**9 + 7
ans = 0
for j in range(1, 7):
for x in range(1, rollMax[j - 1] + 1):
ans = (ans + f[n][j][x]) % mod
return ans
class Solution {
private Integer[][][] f;
private int[] rollMax;
public int dieSimulator(int n, int[] rollMax) {
f = new Integer[n][7][16];
this.rollMax = rollMax;
return dfs(0, 0, 0);
}
private int dfs(int i, int j, int x) {
if (i >= f.length) {
return 1;
}
if (f[i][j][x] != null) {
return f[i][j][x];
}
long ans = 0;
for (int k = 1; k <= 6; ++k) {
if (k != j) {
ans += dfs(i + 1, k, 1);
} else if (x < rollMax[j - 1]) {
ans += dfs(i + 1, j, x + 1);
}
}
ans %= 1000000007;
return f[i][j][x] = (int) ans;
}
}
class Solution {
public int dieSimulator(int n, int[] rollMax) {
int[][][] f = new int[n + 1][7][16];
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
f[1][j][1] = 1;
}
final int mod = (int) 1e9 + 7;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
for (int x = 1; x <= rollMax[j - 1]; ++x) {
for (int k = 1; k <= 6; ++k) {
if (k != j) {
f[i][k][1] = (f[i][k][1] + f[i - 1][j][x]) % mod;
} else if (x + 1 <= rollMax[j - 1]) {
f[i][j][x + 1] = (f[i][j][x + 1] + f[i - 1][j][x]) % mod;
}
}
}
}
}
int ans = 0;
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
for (int x = 1; x <= rollMax[j - 1]; ++x) {
ans = (ans + f[n][j][x]) % mod;
}
}
return ans;
}
}
class Solution {
public:
int dieSimulator(int n, vector<int>& rollMax) {
int f[n][7][16];
memset(f, 0, sizeof f);
const int mod = 1e9 + 7;
function<int(int, int, int)> dfs = [&](int i, int j, int x) -> int {
if (i >= n) {
return 1;
}
if (f[i][j][x]) {
return f[i][j][x];
}
long ans = 0;
for (int k = 1; k <= 6; ++k) {
if (k != j) {
ans += dfs(i + 1, k, 1);
} else if (x < rollMax[j - 1]) {
ans += dfs(i + 1, j, x + 1);
}
}
ans %= mod;
return f[i][j][x] = ans;
};
return dfs(0, 0, 0);
}
};
class Solution {
public:
int dieSimulator(int n, vector<int>& rollMax) {
int f[n + 1][7][16];
memset(f, 0, sizeof f);
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
f[1][j][1] = 1;
}
const int mod = 1e9 + 7;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
for (int x = 1; x <= rollMax[j - 1]; ++x) {
for (int k = 1; k <= 6; ++k) {
if (k != j) {
f[i][k][1] = (f[i][k][1] + f[i - 1][j][x]) % mod;
} else if (x + 1 <= rollMax[j - 1]) {
f[i][j][x + 1] = (f[i][j][x + 1] + f[i - 1][j][x]) % mod;
}
}
}
}
}
int ans = 0;
for (int j = 1; j <= 6; ++j) {
for (int x = 1; x <= rollMax[j - 1]; ++x) {
ans = (ans + f[n][j][x]) % mod;
}
}
return ans;
}
};
func dieSimulator(n int, rollMax []int) int {
f := make([][7][16]int, n)
const mod = 1e9 + 7
var dfs func(i, j, x int) int
dfs = func(i, j, x int) int {
if i >= n {
return 1
}
if f[i][j][x] != 0 {
return f[i][j][x]
}
ans := 0
for k := 1; k <= 6; k++ {
if k != j {
ans += dfs(i+1, k, 1)
} else if x < rollMax[j-1] {
ans += dfs(i+1, j, x+1)
}
}
f[i][j][x] = ans % mod
return f[i][j][x]
}
return dfs(0, 0, 0)
}
func dieSimulator(n int, rollMax []int) (ans int) {
f := make([][7][16]int, n+1)
for j := 1; j <= 6; j++ {
f[1][j][1] = 1
}
const mod = 1e9 + 7
for i := 2; i <= n; i++ {
for j := 1; j <= 6; j++ {
for x := 1; x <= rollMax[j-1]; x++ {
for k := 1; k <= 6; k++ {
if k != j {
f[i][k][1] = (f[i][k][1] + f[i-1][j][x]) % mod
} else if x+1 <= rollMax[j-1] {
f[i][j][x+1] = (f[i][j][x+1] + f[i-1][j][x]) % mod
}
}
}
}
}
for j := 1; j <= 6; j++ {
for x := 1; x <= rollMax[j-1]; x++ {
ans = (ans + f[n][j][x]) % mod
}
}
return
}