把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率。
你需要用一个浮点数数组返回答案，其中第 i 个元素代表这 n 个骰子所能掷出的点数集合中第 i 小的那个的概率。
示例 1:
输入: 1
输出: [0.16667,0.16667,0.16667,0.16667,0.16667,0.16667]
示例 2:
输入: 2
输出: [0.02778,0.05556,0.08333,0.11111,0.13889,0.16667,0.13889,0.11111,0.08333,0.05556,0.02778]
限制：
1 <= n <= 11
解法一：动态规划
我们可以这样推导：有i个骰子，掷出和为j的可能性 == (有1个骰子，掷出和为1~6的可能性) *= (有i-1个骰子，掷出和为j-(1~6)的可能性)
根据推导，我们能够知道：
dp[i][j] += dp[1][k] * dp[i - 1][j - k];
k为 合理情况下 的 1～6
class Solution {public double[] dicesProbability(int n) {double[][] dp = new double[n + 1][6 * n + 1]; for (int i = 1; i <= 6; i++) {dp[1][i] = (double) 1 / 6; }for (int i = 2; i <= n; i++) {//表示骰子的个数for (int j = i; j <= 6 * i; j++) {//表示可能会出现的点数之和for (int k = 1; k <= 6; k++) {//表示当前这个骰子可能掷出的点数if (j - k < 1) {//当总数还没有j大时，就不存在这种情况continue;}dp[i][j] += dp[1][k] * dp[i - 1][j - k];//当前n个骰子出现的点数之和等于前一次出现的点数之和加上这一次出现的点数}}}double[] res = new double[5 * n + 1];int id = n;for (int i = 0; i < res.length; i++) {res[i] = dp[n][id++];}return res;}
}