Candy HDU - 4465 (数学)(概率期望)

本文介绍了一道关于懒小孩吃糖的概率题目,详细解释了如何通过概率论和组合数学的方法来计算当一个喜欢糖果的小孩吃完一盒糖后,另一盒中剩余糖果的期望数量。文章给出了具体的算法实现,并提供了示例输入输出。

LazyChild is a lazy child who likes candy very much. Despite being very young, he has two large candy boxes, each contains n candies initially. Everyday he chooses one box and open it. He chooses the first box with probability p and the second box with probability (1 - p). For the chosen box, if there are still candies in it, he eats one of them; otherwise, he will be sad and then open the other box.
He has been eating one candy a day for several days. But one day, when opening a box, he finds no candy left. Before opening the other box, he wants to know the expected number of candies left in the other box. Can you help him?
Input
There are several test cases.
For each test case, there is a single line containing an integer n (1 ≤ n ≤ 2 × 10 5) and a real number p (0 ≤ p ≤ 1, with 6 digits after the decimal).
Input is terminated by EOF.
Output
For each test case, output one line “Case X: Y” where X is the test case number (starting from 1) and Y is a real number indicating the desired answer.
Any answer with an absolute error less than or equal to 10 -4 would be accepted.
Sample Input
10 0.400000
100 0.500000
124 0.432650
325 0.325100
532 0.487520
2276 0.720000
Sample Output
Case 1: 3.528175
Case 2: 10.326044
Case 3: 28.861945
Case 4: 167.965476
Case 5: 32.601816
Case 6: 1390.500000

这题在黑书上是有的,但是我给忘了,这个专题开辟的太晚了,只能希望在比赛的时候不要遇到,但是今天就认真的记录一下吧
那么我们看有多少种情况,假设当停止摸糖时,剩下i颗糖
那么,一共操作了n+ni
假设这i颗糖在第二个盒子里
则剩下i颗的概率是:

Cn2nipn+1(1p)ni

同理在第一个盒子里剩下:
Cn2ni(1p)n+1pni

因为精度问题,得取个对数(学到了):
p(i)=elnCn2ni+(n+1)lnp+(ni)ln(1p)+elnCn2ni+(n+1)ln(1p)+(ni)lnp

然后
ans=i=1np(i)i
 #include<iostream>
 #include<cstdio>
 #include<cmath>
 #include<cstring>
 using namespace std;
 const int maxn=400040;
 double fac[maxn],p,q; 
 int n;
 double cal(int n,int m)
 {
     return fac[n]-fac[m]-fac[n-m];
 }
 int main()
 {
     int cas=0;
     memset(nlog,0,sizeof(nlog));
     for(int i=1;i<maxn;i++)
        fac[i]=fac[i-1] + log(i);
     while(scanf("%d%lf",&n,&p)!=EOF)
     {
         q=log(1-p); 
         p=log(p);
         double ans=0;
         for(int i=1;i<=n;i++)
         {
             double v1=cal(2*n-i,n)+(n+1)*p+(n-i)*q;
             double v2=cal(2*n-i,n)+(n+1)*q+(n-i)*p;
             ans+=i*(exp(v1)+exp(v2));
         }
         printf("Case %d: %.6lf\n",++cas,ans);
     }
     return 0;
 }
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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