庆庆的黑白球

Description
ACM协会的庆庆学长有很多黑白球,有一天我问他要这么多黑白球干什么,他说这些球可以帮他学概率论,并且还给我出了道题:一个桶里有m个白球和n个黑球,每次从桶里摸出两个球,如果两个球同色就往桶里放一个黑球,如果两个球异色就往桶里放一个白球,问当摸了m+n-1次之后桶里剩的最后一个球是黑球的概率是多少?然而身为学渣的我根本不知道什么是概率,所以请机智的你帮我求一下QAQ
Input
两个整数n和m表示黑球和白球的数量(0<=m,n<=10^6,保证m+n>0)
Output
输出最后一个球是黑球的概率,结果保留到小数点后四位
Sample Input
0 2
Sample Output
1.0000
Solution
简单分析后可以知道每次拿完球之后白球奇偶性不变而黑球奇偶性必然改变

同色 -2黑+1黑=-1黑 -2白+1黑=-2白+1黑
异色 -1黑-1白+1白=-1黑

所以拿了m+n-1次之后,白球奇偶性一定不变,那么m为奇数答案就是0,m为偶数答案就是1
Code

#include<stdio.h>
int m,n;
int main()
{
    scanf("%d%d",&m,&n);
    if(n%2==0)
        printf("1.0000\n");
    else
        printf("0.0000\n");
    return 0;
} 
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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