# [1155. Number of Dice Rolls With Target Sum](https://leetcode.com/problems/number-of-dice-rolls-with-target-sum/) # 思路 仔细分析一下可知,d个骰子的和为 target 的情况数取决于 d-1 个骰子的和为target-1、target-2...target-f的情况数。所以这题是一个典型的动态规划题。状态定义为 ``` dp[i][j]: i个骰子的和为j的情况数,dp[0][0]=1 ``` 状态转移方程为: ``` dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j-2] +...+ dp[i-1][j-f] ``` ## 思路一、自上而下 动态规划一般都可以转换成带记忆数组的递归,这题也不例外。 时间复杂度O(d * f * target),空间复杂度O(d * target) ## 思路二、自下而上 更常见的是自下而上,而且我们还可以使用滚动数组对空间进行优化。 时间复杂度O(d * f * target),空间复杂度O(target) ## 思路三 思路二一共有三层循环,可以进一步优化时间。 回顾一下状态转移方程, ``` dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j-2] +...+ dp[i-1][j-f] j++后: dp[i][j+1] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j-1] +...+ dp[i-1][j-f+1] ``` 所以说连续两次运行第三次循环是有大量重复的,所以第三层循环不是必须的。 可以这样考虑,`dp[i][j]` 的计算就是求一个大小为 f 的在数组`dp[i-1]`上的滑动窗口的元素和,思路二的第三层循环每次都从头到尾累加窗口内的元素,但事实上我们可以维护一个变量s代表窗口内元素的和,当窗口向右滑动一步时我们只需要将s加上窗口右端元素然后减去刚刚离开窗口左端的元素即可。 时间复杂度O(d * target),空间复杂度O(target) # C++ ## 思路一 ``` C++ class Solution { private: vector>dp = vector>(31, vector(1001, -1)); public: int numRollsToTarget(int d, int f, int target) { if(target < 0 || target > d * f) return 0; if(d == 0) return target == 0 ? 1 : 0; if(dp[d][target] >= 0) return dp[d][target]; int res = 0; for(int i = 1; i <=f; i++){ res += numRollsToTarget(d - 1, f, target - i); res %= 1000000007; } dp[d][target] = res; return res; } }; ``` ## 思路二 ``` C++ class Solution { public: int numRollsToTarget(int d, int f, int target) { if(target > d * f) return 0; // 会大大减少测试时间 vectordp(target+1, 0); dp[0] = 1; for(int i = 1; i <= d; i++) for(int j = target; j >= 0; j--){ // 注意这里要反向遍历! int max_k = min(j, f); dp[j] = 0; for(int k = 1; k <= max_k; k++){ dp[j] += dp[j-k]; dp[j] %= 1000000007; } } return dp[target]; } }; ``` ## 思路三 ``` C++ class Solution { public: int numRollsToTarget(int d, int f, int target) { const int M = 1000000007; // dp表示dp[i][...], pre代表dp[i-1][...] vector dp(target + 1, 0), pre(target + 1, 0); dp[0] = 1; long long s = 0; for(int i = 1; i <= d; i++){ for(int t = 0; t <= target; t++) pre[t] = dp[t]; s = 0; for(int j = 0; j <= target; j++){ dp[j] = s; s += pre[j]; // 累加上窗口右端元素 if(j >= f) s += M - pre[j - f]; // 减去刚刚离开窗口左端的元素 s %= M; } } return dp[target]; } }; ```