2013寒假练习 1020:小白鼠

本文介绍了一个利用哈夫曼树解决毒饮料问题的例子。通过将瓶子的有毒概率映射为哈夫曼树的权重,可以计算出识别有毒瓶子所需的最少测试次数的期望值。

地址:http://acm.bit.edu.cn/mod/programming/view.php?id=671

题目:

Description

有 n 个瓶子,已知其中有且仅有一个瓶子的饮料有毒。现在我们想知道哪个瓶子的饮料有毒,于是找来一些小白鼠做测试。

假设我们有足够多的小白鼠,为了加快测试速度,我们每次可以把来自若干个瓶子的测试样本混在一起,喂给小白鼠。如果小白鼠喝了有毒的饮料,即死。

现在给你每个瓶子的饮料有毒的概率(和总是 100% ),问以最优策略(测试次数尽可能少)执行,期望的测试次数是多少?

Input

输入第一行为数据组数 T ( T <= 20 )。

对于每组数据,首先是一个空行,接下来的第一行为瓶子的个数 n ( 1 <= n <= 100 )。 
再接下来的一行为 n 个实数 p1... pn ,表示每个瓶子中的饮料有毒的概率( sum{ pi |1 <= i <= n } = 1 )。

Output

对于每组数据输出一个数,为期望的测试次数,小数点后保留两位数字。

Sample input

3

3

0.5 0.25 0.25

4

0.25 0.25 0.25 0.25

2

0.00 1.00

Sample output

1.50

答案应该是以该序列构建的最优二叉树(哈夫曼树)的带权路径长度。。半结论题。解释如下:

一次测试有两种可能结果:测出毒在选择的数构成的集合里或在未选择的数构成的集合里,也就是每一次测试就是树的一个叉。最终应该形成一棵以所给序列的数为叶子节点的二叉树(因为最终毒确定在某个数)。而测试的期望次数就是这棵树的带权路径长度。(每个数的路径长度就是如果毒是它的情况下所需的测试次数,乘以权即概率再全部加起来就是测试次数的期望)。所以这题就是一个裸的构造哈夫曼树。。

智商捉鸡啊。。题目包装一下就看不出本质了。。。

好题。

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
double a[105];
int main()
{
	int n,t,i;
	double ans;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		ans=0;
		scanf("%d",&n);
		for(i=0;i<n;i++) scanf("%lf",&a[i]);
		for(i=0;i<n-1;i++)
		{
			sort(a+i,a+n);      
			a[i+1]=a[i]+a[i+1];       //a[i]和a[i+1]为当前最小的两个数
			ans+=a[i+1];
		}
		printf("%.2lf\n",ans);
	}
	return 0;
}


 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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