Survival

本文介绍了一种利用状态压缩动态规划方法解决特定游戏打怪问题的算法实现。玩家需按特定顺序击败怪物以获取胜利,挑战在于合理安排打怪顺序并确保血量足够。文章详细解释了状态压缩和DP的应用过程,并提供了完整的C++代码示例。

题目:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2297

题意:游戏者必须打败给定数量的怪,才能获得胜利。而除了boss只能放在最后一个打之外,其余打怪的顺序随意,每打一个怪,需要一定的血量,打败后可以获得一定的血量,开始的血量为100,打怪过程中,血量如果少于0,则失败,游戏者血量最多为100。当打某一个怪物时,必须首先达到打败该怪物需要的血量,否则不能打该怪物。求是否能够把所有的怪物干掉。

类型:状态压缩+dp

思路:设置一个数组dp ,dp[1<<i]表示打完第i个怪物后,所剩余的血量,根据题目意思,那么就是求dp[1<<n]是否大于p(p代表打败boss所需要的血量)。二进制的0表示不打这个怪物,1表示打怪

代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int dp[1<<21];
int c[22];
int r[22];
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0; i<n-1; i++)
            scanf("%d%d",&c[i],&r[i]);
        int p;
        scanf("%d",&p);
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        dp[0]=100;
        int j;
        for(j=0; j<(1<<(n-1)); j++)//状态压缩
            for(int i=0; i<n-1; i++)
            {
                if((j&(1<<i))||dp[j]<c[i])//这个怪物已经打过了,或者上次剩余的血量不够打下这个怪物
                    continue;
                int hp=dp[j]-c[i]+r[i];//打下该怪物后,最终的血量
                if(hp>100)//维护血量不超过100
                    hp=100;
                if(dp[j|(1<<i)]<hp)//如果存在与现有状态相同的状态,但是血量少于现有状态,则更新该状态的血量
                    dp[j|(1<<i)]=hp;
            }
        if(dp[j-1]>=p)//注意此处的j-1,而不是j
            cout<<"clear!!!"<<endl;
        else cout<<"try again"<<endl;
    }
return 0;
}

<think>好的,用户想了解随机生存森林(Random Survival Forests)的实现方法或者教程。首先,我需要回忆一下随机生存森林的基本概念。它是在随机森林的基础上扩展用于生存分析的方法,处理带有时间事件的数据,比如患者的生存时间。接下来,我需要确定用户的需求是理论还是实践。用户提到了实现方法或教程,所以应该更偏向应用层面。 接下来,我需要查找相关的资源。记得引用中有提到Python、R的包,比如引用[3]提到了Python资源,引用[2]提到了R的教程。随机生存森林在R中有一个常见的包叫randomForestSRC,而Python方面可能使用scikit-survival或者其它库。需要确认这些包的存在和用法。 然后,考虑用户可能需要具体的步骤,比如安装、数据预处理、模型训练、结果解释等。在R中,使用randomForestSRC的示例代码可能包括加载包、准备数据、拟合模型、评估结果。Python方面,scikit-survival库的示例可能涉及生存数据的结构化,比如使用生存时间的数组和事件指示数组。 同时,用户可能对理论部分也有兴趣,比如分裂准则的选择,如对数秩检验。需要简要解释这些概念,但保持重点在实现上。还要注意用户可能需要相关的问题,比如与其他生存分析模型的比较,参数调优,或者如何处理缺失数据。 检查是否有常见的教程或文档资源,比如GitHub仓库、官方文档链接,或者书籍推荐。例如,引用[3]提到的awesome资源列表可能有相关链接。确保推荐的资源是可靠且最新的。 最后,确保回答结构清晰,分点说明R和Python的实现方法,提供代码示例,并生成相关问题帮助用户深入探索。需要验证代码的正确性,比如R中的例子是否正确使用包里的函数,Python的示例是否适应最新版本的库。同时,注意引用标识的正确添加,比如引用[2]和[3]对应R和Python的资源。</think>### 随机生存森林(Random Survival Forests)实现方法 #### 1. **基本概念** 随机生存森林是随机森林的扩展,用于分析生存数据(包含时间到事件的数据,如患者生存时间)。其核心是通过集成多棵生存树,利用**对数秩检验(Log-Rank Test)**作为分裂准则,预测个体的生存函数或风险。 #### 2. **实现工具** ##### **R语言实现** - **包:`randomForestSRC`** ```R # 安装包 install.packages("randomForestSRC") # 示例代码 library(randomForestSRC) data(veteran) # 内置生存数据集 # 训练模型 model <- rfsrc(Surv(time, status) ~ ., data = veteran, ntree = 100) # 预测生存曲线 pred <- predict(model, newdata = veteran) print(pred$survival) # 输出生存概率 ``` - **关键参数**:`ntree`(树数量)、`mtry`(每棵树随机选择的变量数)[^2]。 ##### **Python实现** - **库:`scikit-survival`** ```python # 安装库 !pip install scikit-survival # 示例代码 from sksurv.datasets import load_veteran_lung_cancer from sksurv.ensemble import RandomSurvivalForest # 加载数据 X, y = load_veteran_lung_cancer() # 训练模型 rsf = RandomSurvivalForest(n_estimators=100, random_state=42) rsf.fit(X, y) # 预测风险评分 risk_scores = rsf.predict(X) ``` - **关键参数**:`n_estimators`(树数量)、`max_depth`(树最大深度)[^3]。 #### 3. **关键步骤** - **数据格式**:需包含时间列(如`time`)和事件指示列(如`status`,1表示事件发生,0表示删失)。 - **评估指标**:常用**C-index**(一致性指数)衡量模型预测能力。 - **变量重要性**:通过置换变量后模型性能下降程度评估变量重要性。 #### 4. **相关教程资源** - **R语言教程**:[randomForestSRC官方文档](https://www.randomforestsrc.org/) - **Python教程**:[scikit-survival用户指南](https://scikit-survival.readthedocs.io/) ---
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