Problem

E - Problem
Time Limit:2000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Andrey needs one more problem to conduct a programming contest. He has n friends who are always willing to help. He can ask some of them to come up with a contest problem. Andrey knows one value for each of his fiends — the probability that this friend will come up with a problem if Andrey asks him.

Help Andrey choose people to ask. As he needs only one problem, Andrey is going to be really upset if no one comes up with a problem or if he gets more than one problem from his friends. You need to choose such a set of people that maximizes the chances of Andrey not getting upset.

Input

The first line contains a single integer n(1 ≤ n ≤ 100) — the number of Andrey's friends. The second line contains n real numberspi(0.0 ≤ pi ≤ 1.0) — the probability that the i-th friend can come up with a problem. The probabilities are given with at most 6 digits after decimal point.

Output

Print a single real number — the probability that Andrey won't get upset at the optimal choice of friends. The answer will be considered valid if it differs from the correct one by at most 10 - 9.

Sample Input

Input
4
0.1 0.2 0.3 0.8
Output
0.800000000000
Input
2
0.1 0.2
Output
0.260000000000

Hint

In the first sample the best strategy for Andrey is to ask only one of his friends, the most reliable one.

In the second sample the best strategy for Andrey is to ask all of his friends to come up with a problem. Then the probability that he will get exactly one problem is 0.1·0.8 + 0.9·0.2 = 0.26.

题意:n个人,每个人提出一个问题的概率为p,Andrey 可以选择请求一个人,两个人,,,,n个人,来得到一个问题,最后要求得到一个问题的最大概率

将n个事件成功的概率从大到小排序,

然后,

只选择前1件事去做成功的概率就是“从中选择1件事情去做,最大的实现概率”

只选择前2件事去做成功的概率就是“从中选择2件事情去做,最大的实现概率”

以此类推。

证明: 选两种的情况:设a为其中一个的概率,b为另一个的概率,则得到一个问题的概率为a*(1-b)+b*(1-a)=a+b-2*a*b;因为a,b是小于11的,a*b的增长,远远小于a+b的增长,同理,三种,四种情况也是这样证明的,所以选择的时候,先从概率从大到小排序,选几个就选前几个

AC代码如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int cmp(const void *a,const void *b)
{
    return *(double*)a>*(double*)b?-1:1;
}
int main()
{
    int n,i,j,k;
    double f[110],m,m1;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        double sum[110]={0.0};
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%lf",&f[i]);
        }
        qsort(f,n,sizeof(f[0]),cmp);
        sum[0]=f[0];
        for(i=1;i<n;i++)//n-1种选法
        {
m1=0.0;
            for(j=0;j<i+1;j++)//选i+1个
            {
                m=f[j];
                for(k=0;k<i+1;k++)
                {
if(k!=j)
                    m*=(1-f[k]);
                }
m1+=m;
            }
            sum[i]+=m1;
        }
        qsort(sum,n,sizeof(sum[0]),cmp);
        printf("%.12lf\n",sum[0]);
    }
    return 0;
}

基于部落竞争与成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB代码 动态避障路径规划:基于部落竞争与成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB 融合DWA的青蒿素优化算法(AOA)求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于动态环境下多智能体自主避障路径优化的DWA算法研究,MATLAB代码 融合DWA的青蒿素优化算法AOA求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的多智能体动态避障路径规划算法研究,MATLAB代码 融合动态窗口法DWA的粒子群算法PSO求解无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下无人机自主避障路径优化,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下机器人自主避障路径规划,MATLAB代码 基于城市场景下RRT、ACO、A*算法的无人机三维路径规划方法研究,MATLAB代码 基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO),MATLAB代码 导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)求解复杂城市场景下无人机三维路径规划,MATLAB代码 原创:5种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 原创:4种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 高维超多目标优化:基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的无人机三维
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值