(LightOJ - 1038)Race to 1 Again(概率DP)

这篇博客主要讨论了Raceto1Again-LightOJ1038-VirtualJudge问题的解决方案。内容涉及数学期望在解决因子问题中的应用,通过分析数的因子来计算它变成1所需步骤的期望次数。博主提供了详细的代码实现,解释了如何处理因子个数和期望值的关系,并给出了实例验证。

题目链接:Race to 1 Again - LightOJ 1038 - Virtual Judge (ppsucxtt.cn)

题意:给你个数n,然后随机选择n的一个因子,然后n除以其因子,求n变成1的次数的期望。

题目的分析我写在了一张纸上:

 知道了这个之后我们就可以用n的因子来求出n的期望,注意一些细节,比如我们要求的不是因子的个数,而是因子的个数减一,下面是代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<cmath>
using namespace std;
const int N=1e5+10;
double ans[N];
int main()
{
	int T;
	cin>>T;
	for(int i=2;i<=N;i++)
	{
		int p=-1;
		double sum=0;
		int len=sqrt(i);
		for(int j=1;j<=len;j++)
		{
			if(i%j==0)
			{
				p++;
				sum+=ans[j]+1;
				if(i/j!=j)
				{
					p++;
					sum+=ans[i/j]+1;//当i/j等于i时,ans[i/j]=0,相当于没
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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