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n个k面的骰子#xff0c;投掷出骰子的点数之和为target的所有可能。
掷骰子等于目标和的方法数
2. 题解
动态规划#xff0c;实际上相当于一个0-1背包。 令 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]为前 i i i个骰子和为j的方案数 则 d p [ i ] [ j ] ∑ t 1 k d p…1. 题意
n个k面的骰子投掷出骰子的点数之和为target的所有可能。
掷骰子等于目标和的方法数
2. 题解
动态规划实际上相当于一个0-1背包。 令 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]为前 i i i个骰子和为j的方案数 则 d p [ i ] [ j ] ∑ t 1 k d p [ i − 1 ] [ j − t ] , j ≤ t dp[i][j] \sum_{t1}^{k}dp[i - 1][j -t], j \le t dp[i][j]t1∑kdp[i−1][j−t],j≤t
代码
class Solution {
public:int numRollsToTarget(int n, int k, int target) {// dp[i][j] dp[i - 1][j - k] j - k i - 1int dp[30 1][1000 1];memset(dp, 0, sizeof(dp));int MOD 1e9 7;dp[0][0] 1;for (int i 1;i n; i)for (int j i 1; j min(k * i, target); j) {for (int inc 1; inc k; inc ) {if ( i - 1 j - inc )dp[i][j] (dp[i][j] dp[i - 1][j - inc] )% MOD;}}return dp[n][target];}
};
