题目如下:

You have some coins.  The i-th coin has a probability prob[i] of facing heads when tossed.

Return the probability that the number of coins facing heads equals target if you toss every coin exactly once.

Example 1:

Input: prob = [0.4], target = 1
Output: 0.40000

Example 2:

Input: prob = [0.5,0.5,0.5,0.5,0.5], target = 0
Output: 0.03125

Constraints:

  • 1 <= prob.length <= 1000
  • 0 <= prob[i] <= 1
  • 0 <= target <= prob.length
  • Answers will be accepted as correct if they are within 10^-5 of the correct answer.

解题思路:动态规划。首先假设dp[i][j]为投完第i枚硬币后有j枚硬币朝上的概率。如果第i-1枚硬币投完后有j枚朝上,那么第i枚硬币就只能朝下;如果i-1枚硬币投完后有j-1枚朝上,那么第i枚硬币就只能朝上。很容易建立状态转移方程,dp[i][j] = dp[i-1][j-1] * prob[i] + dp[i-1][j] * (1 - prob[i])。

代码如下:

class Solution(object):
def probabilityOfHeads(self, prob, target):
"""
:type prob: List[float]
:type target: int
:rtype: float
"""
dp = [[0]*(len(prob) + 1) for _ in prob] dp[0][0] = 1 - prob[0]
dp[0][1] = prob[0] for i in range(1,len(prob)):
for j in range(min(target+1,len(prob))):
if j == 0:
dp[i][j] = float(dp[i-1][j]) * (1 - prob[i])
continue
dp[i][j] = float(dp[i-1][j-1]) * prob[i] + float(dp[i-1][j]) * (1 - prob[i])
return dp[-1][target]

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