骑士在棋盘上的概率
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题目描述
在一个 n x n
的国际象棋棋盘上,一个骑士从单元格 (row, column)
开始,并尝试进行 k
次移动。行和列是 从 0 开始 的,所以左上单元格是 (0,0)
,右下单元格是 (n - 1, n - 1)
。
象棋骑士有8种可能的走法,如下图所示。每次移动在基本方向上是两个单元格,然后在正交方向上是一个单元格。
每次骑士要移动时,它都会随机从8种可能的移动中选择一种(即使棋子会离开棋盘),然后移动到那里。
骑士继续移动,直到它走了 k
步或离开了棋盘。
返回 骑士在棋盘停止移动后仍留在棋盘上的概率 。
示例 1:
输入: n = 3, k = 2, row = 0, column = 0 输出: 0.0625 解释: 有两步(到(1,2),(2,1))可以让骑士留在棋盘上。 在每一个位置上,也有两种移动可以让骑士留在棋盘上。 骑士留在棋盘上的总概率是0.0625。
示例 2:
输入: n = 1, k = 0, row = 0, column = 0 输出: 1.00000
提示:
1 <= n <= 25
0 <= k <= 100
0 <= row, column <= n - 1
代码结果
运行时间: 104 ms, 内存: 16.2 MB
// 题目思路:
// 使用 Java Stream 来处理数据,可以更简洁地表达一些操作。
// 我们仍然使用动态规划的方法,只是在处理更新和计算结果时,
// 使用 Stream 来遍历和累加。
import java.util.stream.IntStream;
public class KnightProbabilityStream {
private static final int[][] MOVES = {{-2, -1}, {-1, -2}, {1, -2}, {2, -1}, {2, 1}, {1, 2}, {-1, 2}, {-2, 1}};
public double knightProbability(int n, int k, int row, int column) {
double[][][] dp = new double[n][n][k + 1];
dp[row][column][0] = 1;
for (int step = 1; step <= k; step++) {
IntStream.range(0, n).forEach(i -> IntStream.range(0, n).forEach(j -> {
if (dp[i][j][step - 1] > 0) {
for (int[] move : MOVES) {
int ni = i + move[0];
int nj = j + move[1];
if (ni >= 0 && ni < n && nj >= 0 && nj < n) {
dp[ni][nj][step] += dp[i][j][step - 1] / 8.0;
}
}
}
}));
}
return IntStream.range(0, n).mapToDouble(i -> IntStream.range(0, n).mapToDouble(j -> dp[i][j][k]).sum()).sum();
}
}
解释
方法:
此题解采用动态规划的方法。使用两个dp数组交替记录每个步数后的状态。初始化dp1数组,在初始位置(row, column)上的概率设置为1。接下来,对于每一步k,使用dp2数组计算基于dp1的结果。对于棋盘上每个可能的位置(p, q),如果此位置在上一步有非零的概率,遍历所有可能的骑士移动,检查新位置是否还在棋盘内。如果在,则累加转移概率到dp2。每完成一步,dp1更新为dp2,继续下一轮迭代。最终,返回dp1中所有位置的概率和,即为骑士留在棋盘上的总概率。
时间复杂度:
O(k * n^2)
空间复杂度:
O(n^2)
代码细节讲解
🦆
为什么在计算每个单元格的新概率时,每种移动的概率固定为1/8?
▷🦆
在动态规划的实现中,为什么选择使用两个数组dp1和dp2交替更新,而不是更新一个数组?
▷🦆
在迭代过程中,如果移动到棋盘外的情况如何处理?这是否意味着这部分概率会丢失?
▷🦆
当骑士的初始位置在棋盘的边缘或角落时,算法的表现是否会与中间位置有明显不同?
▷相关问题
出界的路径数
给你一个大小为 m x n
的网格和一个球。球的起始坐标为 [startRow, startColumn]
。你可以将球移到在四个方向上相邻的单元格内(可以穿过网格边界到达网格之外)。你 最多 可以移动 maxMove
次球。
给你五个整数 m
、n
、maxMove
、startRow
以及 startColumn
,找出并返回可以将球移出边界的路径数量。因为答案可能非常大,返回对 109 + 7
取余 后的结果。
示例 1:

输入:m = 2, n = 2, maxMove = 2, startRow = 0, startColumn = 0 输出:6
示例 2:

输入:m = 1, n = 3, maxMove = 3, startRow = 0, startColumn = 1 输出:12
提示:
1 <= m, n <= 50
0 <= maxMove <= 50
0 <= startRow < m
0 <= startColumn < n