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这里放传送门
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题解
可以想到用 f[i] 表示从点i逃出去的期望步数。但是这个题因为它有一个概率回到1号点重新开始,所以会存在互相推的问题。通用的解决办法是高斯消元,但这个题的数据范围显然没有办法消。。。
但是题目给的是一棵树,能不能利用这个特点?
设
P[i]
为从点i逃到其它点的概率,就是
P[i]=1−k[i]−e[i]d[i]
。首先列出递推式:
f[i]=∑son(f[son]+1)∗P[i]+(f[fa]+1)∗P[i]+f[1]∗k[i]
如果利用类似树形DP的方法用儿子的结果更新父亲的话, f[fa] 和 f[1] 就都是未知数,而 f[son] 是已知数,在递推 f[i] 的时候可以当做一个常量。
那么设 f[i]=A[i]∗f[fa]+B[i]∗f[1]+C[i] 。我们希望得到关于 A[i],B[i] 和 C[i] 的递推式。为了递推就需要在式子里面引入 A[son],B[son] 和 C[son] 。利用 f[son]=A[son]∗f[i]+B[son]∗f[1]+C[son] 来代入上面的递推式,得到:
f[i]=∑son(A[son]∗f[i]+B[son]∗f[1]+C[son]+1)∗P[i]+(f[fa]+1)∗P[i]+f[1]∗k[i]
把这个式子展开,把同类项合并,得到
(1−∑sonA[son]∗P[i])∗f[i]=f[fa]∗P[i]+(∑sonB[son]∗P[i]+k[i])∗f[1]+∑son(C[son]+1)∗P[i]+P[i]
那么如果设 T[i]=1−∑sonA[son]∗P[i] ,就有 A[i]=P[i]T[i] , B[i]=∑sonB[son]∗P[i]+k[i]T[i] , C[i]=(∑sonC[son]∗P[i])+d[i]∗P[i]T[i] 。一遍树形DP就可以求出 A[1] , B[1] 和 C[1] 。而因为节点1没有父亲,所以 f[1]=B[1]∗f[1]+C[1] ,也就是 f[1]=C[1]1−B[1] 。计算过程中只要出现被零除的情况就说明无解,输出impossible即可。
代码
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const double eps=1e-10;
int T,n,p[10010],a[20010],tot,nxt[20010];
double A[10010],B[10010],C[10010],P[10010],d[10010],K[10010],E[10010];
bool flag;
void add(int x,int y){
tot++;a[tot]=y;nxt[tot]=p[x];p[x]=tot;
}
void dfs(int u,int fa){
double tmp=0;
A[u]=P[u];B[u]=K[u];
C[u]=1-K[u]-E[u];
for (int i=p[u];i!=0;i=nxt[i])
if (a[i]!=fa){
dfs(a[i],u);
if (flag==true) return;
tmp+=A[a[i]]*P[u];
B[u]+=B[a[i]]*P[u];
C[u]+=C[a[i]]*P[u];
}
tmp=1.0-tmp;
if (fabs(tmp)<eps){flag=true;return;}
A[u]/=tmp;B[u]/=tmp;C[u]/=tmp;
}
int main()
{
scanf("%d",&T);
for (int wer=1;wer<=T;wer++){
scanf("%d",&n);tot=0;
memset(d,0,sizeof(d));
memset(p,0,sizeof(p));
for (int i=1;i<n;i++){
int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);
add(x,y);add(y,x);
d[x]+=1;d[y]+=1;
}
for (int i=1;i<=n;i++){
scanf("%lf%lf",&K[i],&E[i]);
K[i]/=100.0;E[i]/=100.0;
}
for (int i=1;i<=n;i++)
P[i]=(1-K[i]-E[i])/d[i];
flag=false;dfs(1,0);
printf("Case %d: ",wer);
if (flag==true||fabs(1.0-B[1])<eps)
printf("impossible\n");
else printf("%.6lf\n",C[1]/(1-B[1]));
}
return 0;
}
偏偏在最后出现的补充说明
这类题目是概率与期望题目中经常出现的一个类型。在没有办法使用高斯消元的时候要注意观察题目的性质,有些时候会给出具有明显递推特性的结构。基本思路就是设未知量然后由直接递推答案转为递推未知量的系数。

本文介绍了一种解决特定概率与期望问题的方法,利用树形DP技术递推未知量系数,巧妙避开高斯消元法的限制。通过设定未知量并转化为递推系数的方式,解决了在树状结构上逃出节点的期望步数问题。
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