Dato un n*n scacchiera e il cavaliere posizione (x e) ogni volta che il cavaliere deve muoversi, sceglie uniformemente una delle otto mosse possibili casuale (anche se il pezzo uscisse dalla scacchiera) e si muove Là. Il cavaliere continua muovendosi finché non è stato eseguito esattamente k si muove o ha si è trasferito la scacchiera. Il compito è quello Trovare IL probabilità quel cavaliere resti sul asse dopo averlo fatto fermato in movimento.
Nota: Un cavaliere degli scacchi può effettuare otto mosse possibili. Ogni mossa è composta da due celle in direzione cardinale e quindi da una cella in direzione ortogonale.
Esempi:
Ingresso: n = 8 x = 0 y = 0 k = 1
Produzione: 0,25
Spiegazione: Il cavallo inizia da (0 0) e dopo aver fatto un passo si troverà all'interno della scacchiera solo in 2 delle 8 posizioni che sono (1 2) e (2 1). Quindi la probabilità sarà 2/8 = 0,25.Ingresso: n = 8 x = 0 y = 0 k = 3
Produzione: 0,125Ingresso: n = 4 x = 1 y = 2 k = 4
Produzione: 0,024414
Sommario
- Utilizzo della Dp (memoizzazione) top-down: tempo O(n*n*k) e spazio O(n*n*k)
- Utilizzo della Dp (tabulazione) bottom-up: tempo O(n*n*k) e spazio O(n*n*k)
- Utilizzo di Dp ottimizzato per lo spazio: O(n*n*k) Tempo e O(n*n) Spazio
Utilizzo della Dp (memoizzazione) top-down: tempo O(n*n*k) e spazio O(n*n*k)
C++La probabilità del Cavallo di rimanere sulla scacchiera dopo k mosse è uguale alla media della probabilità del Cavallo nelle otto posizioni precedenti dopo k - 1 mosse. Allo stesso modo la probabilità dopo k-1 mosse dipende dalla media della probabilità dopo k-2 mosse. L'idea è usare memorizzazione per memorizzare le probabilità delle mosse precedenti e trovare la loro media per calcolare il risultato finale.
Per fare ciò, crea un file Appunto di matrice 3D[][][] Dove promemoria[i] [j] [k] memorizza la probabilità che il cavaliere si trovi nella cella (ij) dopo k mosse. Se k è zero cioè viene raggiunto lo stato iniziale ritorno 1 altrimenti esplora le otto posizioni precedenti e trova la media delle loro probabilità.
// C++ program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard #include using namespace std; // recursive function to calculate // knight probability double knightProbability(int n int x int y int k vector<vector<vector<double>>> &memo){ // Base case initial probability if(k == 0) return 1.0; // check if already calculated if(memo[x][y][k] != -1) return memo[x][y][k]; vector<vector<int>> directions = {{1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2}}; memo[x][y][k] = 0; double cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for(auto d:directions){ int u = x + d[0]; int v = y + d[1]; // if this position lie inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += knightProbability(n u v k-1 memo) / 8.0; } return memo[x][y][k] = cur; } // Function to find the probability double findProb(int n int x int y int k) { // Initialize memo to store results vector<vector<vector<double>>> memo(n vector<vector<double>>(n vector<double> (k+1 -1))); return knightProbability(n x y k memo); } int main(){ int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; cout << findProb(n x y k) << endl; return 0; }
Java // Java program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard class GfG { // recursive function to calculate // knight probability static double knightProbability(int n int x int y int k double[][][] memo) { // Base case initial probability if (k == 0) return 1.0; // check if already calculated if (memo[x][y][k] != -1) return memo[x][y][k]; int[][] directions = {{1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2}}; memo[x][y][k] = 0; double cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (int[] d : directions) { int u = x + d[0]; int v = y + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += knightProbability(n u v k - 1 memo) / 8.0; } return memo[x][y][k] = cur; } // Function to find the probability static double findProb(int n int x int y int k) { // Initialize memo to store results double[][][] memo = new double[n][n][k + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int m = 0; m <= k; m++) { memo[i][j][m] = -1; } } } return knightProbability(n x y k memo); } public static void main(String[] args) { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; System.out.println(findProb(n x y k)); } }
Python # Python program to find the probability of the # knight to remain inside the chessboard # recursive function to calculate # knight probability def knightProbability(n x y k memo): # Base case initial probability if k == 0: return 1.0 # check if already calculated if memo[x][y][k] != -1: return memo[x][y][k] directions = [ [1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2] ] memo[x][y][k] = 0 cur = 0.0 # for every position reachable from (x y) for d in directions: u = x + d[0] v = y + d[1] # if this position lies inside the board if 0 <= u < n and 0 <= v < n: cur += knightProbability(n u v k - 1 memo) / 8.0 memo[x][y][k] = cur return cur # Function to find the probability def findProb(n x y k): # Initialize memo to store results memo = [[[-1 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n)] for _ in range(n)] return knightProbability(n x y k memo) n x y k = 8 0 0 3 print(findProb(n x y k))
C# // C# program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard using System; class GfG { // recursive function to calculate // knight probability static double KnightProbability(int n int x int y int k double[] memo) { // Base case initial probability if (k == 0) return 1.0; // check if already calculated if (memo[x y k] != -1) return memo[x y k]; int[] directions = {{1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2}}; memo[x y k] = 0; double cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (int i = 0; i < 8; i++) { int u = x + directions[i 0]; int v = y + directions[i 1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) { cur += KnightProbability(n u v k - 1 memo) / 8.0; } } return memo[x y k] = cur; } // Function to find the probability static double FindProb(int n int x int y int k) { // Initialize memo to store results double[] memo = new double[n n k + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int m = 0; m <= k; m++) { memo[i j m] = -1; } } } return KnightProbability(n x y k memo); } static void Main() { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; Console.WriteLine(FindProb(n x y k)); } }
JavaScript // JavaScript program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard // recursive function to calculate // knight probability function knightProbability(n x y k memo) { // Base case initial probability if (k === 0) return 1.0; // check if already calculated if (memo[x][y][k] !== -1) return memo[x][y][k]; const directions = [ [1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2] ]; memo[x][y][k] = 0; let cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (let d of directions) { const u = x + d[0]; const v = y + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) { cur += knightProbability(n u v k - 1 memo) / 8.0; } } return memo[x][y][k] = cur; } // Function to find the probability function findProb(n x y k) { // Initialize memo to store results const memo = Array.from({ length: n } () => Array.from({ length: n } () => Array(k + 1).fill(-1))); return knightProbability(n x y k memo).toFixed(6); } const n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; console.log(findProb(n x y k));
Produzione
0.125
Utilizzo della Dp (tabulazione) bottom-up: tempo O(n*n*k) e spazio O(n*n*k)
C++L'approccio di cui sopra può essere ottimizzato utilizzando dal basso verso l'alto tabulazione riducendo lo spazio aggiuntivo richiesto per lo stack ricorsivo. L'idea è di mantenere un 3 matrice D dp[][][] Dove dp[i][j][k] memorizza la probabilità che il cavaliere sia nella cella (io j) Dopo k si muove. Inizializza il 0 stato di d.p con valore 1 . Per ogni mossa successiva il probabilità di cavaliere sarà pari A media di probabilità di precedente 8 posizioni dopo k-1 si muove.
// C++ program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard #include using namespace std; // Function to find the probability double findProb(int n int x int y int k) { // Initialize dp to store results of each step vector<vector<vector<double>>> dp(n vector<vector<double>>(n vector<double> (k+1))); // Initialize dp for step 0 for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { dp[i][j][0] = 1.0; } } vector<vector<int>> directions = { {1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2} }; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for (auto d:directions) { int u = i + d[0]; int v = j + d[1]; // if this position lie inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += dp[u][v][move - 1] / 8.0; } // store the result dp[i][j][move] = cur; } } } // return the result return dp[x][y][k]; } int main(){ int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; cout << findProb(n x y k) << endl; return 0; }
Java // Java program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard import java.util.*; class GfG { // Function to find the probability static double findProb(int n int x int y int k) { // Initialize dp to store results of each step double[][][] dp = new double[n][n][k + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { dp[i][j][0] = 1; } } int[][] directions = { {1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2} }; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (int[] d : directions) { int u = i + d[0]; int v = j + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) { cur += dp[u][v][move - 1] / 8.0; } } // store the result dp[i][j][move] = cur; } } } // return the result return dp[x][y][k]; } public static void main(String[] args) { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; System.out.println(findProb(n x y k)); } }
Python # Python program to find the probability of the # knight to remain inside the chessboard # Function to find the probability def findProb(n x y k): # Initialize dp to store results of each step dp = [[[0 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n)] for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): dp[i][j][0] = 1.0 directions = [[1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2]] for move in range(1 k + 1): # find probability for cell (i j) for i in range(n): for j in range(n): cur = 0.0 # for every position reachable from (x y) for d in directions: u = i + d[0] v = j + d[1] # if this position lies inside the board if 0 <= u < n and 0 <= v < n: cur += dp[u][v][move - 1] / 8.0 # store the result dp[i][j][move] = cur # return the result return dp[x][y][k] if __name__ == '__main__': n x y k = 8 0 0 3 print(findProb(n x y k))
C# // C# program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard using System; class GfG { // Function to find the probability static double findProb(int n int x int y int k) { // Initialize dp to store results of each step double[] dp = new double[n n k + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { dp[i j 0] = 1.0; } } int[] directions = {{1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2}}; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (int d = 0; d < directions.GetLength(0); d++) { int u = i + directions[d 0]; int v = j + directions[d 1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) { cur += dp[u v move - 1] / 8.0; } } // store the result dp[i j move] = cur; } } } // return the result return dp[x y k]; } static void Main(string[] args) { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; Console.WriteLine(findProb(n x y k)); } }
JavaScript // JavaScript program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard // Function to find the probability function findProb(n x y k) { // Initialize dp to store results of each step let dp = Array.from({ length: n } () => Array.from({ length: n } () => Array(k + 1).fill(0)) ); // Initialize dp for step 0 for (let i = 0; i < n; ++i) { for (let j = 0; j < n; ++j) { dp[i][j][0] = 1.0; } } let directions = [[1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2]]; for (let move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (let i = 0; i < n; i++) { for (let j = 0; j < n; j++) { let cur = 0.0; // for every position reachable from (x y) for (let d of directions) { let u = i + d[0]; let v = j + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) { cur += dp[u][v][move - 1] / 8.0; } } // store the result dp[i][j][move] = cur; } } } // return the result return dp[x][y][k].toFixed(6); } let n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; console.log(findProb(n x y k));
Produzione
0.125
Utilizzo di Dp ottimizzato per lo spazio: O(n*n*k) Tempo e O(n*n) Spazio
C++L'approccio di cui sopra richiede soltanto precedente stato delle probabilità per calcolare il attuale dichiarare così soltanto IL precedente il negozio deve essere conservato. L'idea è di crearne due Array 2D prevMove[][] E currMove[][] Dove
- prevMove[i][j] memorizza la probabilità che il cavaliere si trovi a (i j) fino alla mossa precedente. Viene inizializzato con il valore 1 per lo stato iniziale.
- currMove[i][j] memorizza la probabilità dello stato corrente.
Operare in modo simile all'approccio sopra e a FINE di ogni iterazione aggiorna precedenteSposta[][] con valore memorizzato in currMove[][].
// C++ program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard #include using namespace std; // Function to find the probability double findProb(int n int x int y int k) { // dp to store results of previous move vector<vector<double>> prevMove(n vector<double>(n 1)); // dp to store results of current move vector<vector<double>> currMove(n vector<double>(n 0)); vector<vector<int>> directions = { {1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2} }; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for (auto d:directions) { int u = i + d[0]; int v = j + d[1]; // if this position lie inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += prevMove[u][v] / 8.0; } // store the result currMove[i][j] = cur; } } // update previous state prevMove = currMove; } // return the result return prevMove[x][y]; } int main(){ int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; cout << findProb(n x y k) << endl; return 0; }
Java // Java program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard class GfG { // Function to find the probability static double findProb(int n int x int y int k) { // dp to store results of previous move double[][] prevMove = new double[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { prevMove[i][j] = 1.0; } } // dp to store results of current move double[][] currMove = new double[n][n]; int[][] directions = { {1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2} }; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for (int[] d : directions) { int u = i + d[0]; int v = j + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += prevMove[u][v] / 8.0; } // store the result currMove[i][j] = cur; } } // update previous state for (int i = 0; i < n; i++) { System.arraycopy(currMove[i] 0 prevMove[i] 0 n); } } // return the result return prevMove[x][y]; } public static void main(String[] args) { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; System.out.println(findProb(n x y k)); } }
Python # Python program to find the probability of the # knight to remain inside the chessboard def findProb(n x y k): # dp to store results of previous move prevMove = [[1.0] * n for _ in range(n)] # dp to store results of current move currMove = [[0.0] * n for _ in range(n)] directions = [ [1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2] ] for move in range(1 k + 1): # find probability for cell (i j) for i in range(n): for j in range(n): cur = 0.0 # for every position reachable from (xy) for d in directions: u v = i + d[0] j + d[1] # if this position lies inside the board if 0 <= u < n and 0 <= v < n: cur += prevMove[u][v] / 8.0 # store the result currMove[i][j] = cur # update previous state prevMove = [row[:] for row in currMove] # return the result return prevMove[x][y] if __name__ == '__main__': n x y k = 8 0 0 3 print(findProb(n x y k))
C# // C# program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard using System; class GfG { // Function to find the probability static double findProb(int n int x int y int k) { // dp to store results of previous move double[] prevMove = new double[n n]; for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) prevMove[i j] = 1.0; // dp to store results of current move double[] currMove = new double[n n]; int[] directions = { {1 2} {2 1} {2 -1} {1 -2} {-1 -2} {-2 -1} {-2 1} {-1 2} }; for (int move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { double cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for (int d = 0; d < directions.GetLength(0); d++) { int u = i + directions[d 0]; int v = j + directions[d 1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += prevMove[u v] / 8.0; } // store the result currMove[i j] = cur; } } // update previous state Array.Copy(currMove prevMove n * n); } // return the result return prevMove[x y]; } static void Main() { int n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; Console.WriteLine(findProb(n x y k)); } }
JavaScript // JavaScript program to find the probability of the // knight to remain inside the chessboard function findProb(n x y k) { // dp to store results of previous move let prevMove = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(1.0)); // dp to store results of current move let currMove = Array.from({ length: n } () => Array(n).fill(0.0)); const directions = [ [1 2] [2 1] [2 -1] [1 -2] [-1 -2] [-2 -1] [-2 1] [-1 2] ]; for (let move = 1; move <= k; move++) { // find probability for cell (i j) for (let i = 0; i < n; i++) { for (let j = 0; j < n; j++) { let cur = 0.0; // for every position reachable from (xy) for (let d of directions) { let u = i + d[0]; let v = j + d[1]; // if this position lies inside the board if (u >= 0 && u < n && v >= 0 && v < n) cur += prevMove[u][v] / 8.0; } // store the result currMove[i][j] = cur; } } // update previous state prevMove = currMove.map(row => [...row]); } // return the result return prevMove[x][y].toFixed(6); } let n = 8 x = 0 y = 0 k = 3; console.log(findProb(n x y k));
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