幸福终点站在哪里?

刚才 ex给我发信息了:

我把我刚才之前的文章的标题发过去了。

她的回复是:明白就是一种解脱,不必太可以放在心上。

上天由他的安排,她只是希望我们能明白很多才能成长,我真的希望看到你快乐的成长,而不是这么悲伤,

人要做的洒脱,但是该坚持的信念,回忆就要永远坚持,人生真不容易,皆因我们同类人。

一定要考虑清楚再做决定,决定了就不要再回头。无论在哪,我会一直守着你,祝新年万事如意。

 

往往在我失落的时候,还是她陪在我身边,可能这就是真感情吧。

 

现在的这位,真的如朋友所讲的:我只是一个替代品,一个结婚的对象,没有任何感情,只是在需要的时候,才会叫上。

 

这样子是多悲哀啊。

 

人生如戏,会不会又总是从终点又回到了起点呢?

 

我真的无数次想到:我和ex这多年了,早就相互适应了。

 

我们是不是可以走一圈了之后,又在一起呢?

一起过幸福的生活呢?

毕竟一起奋斗,一起经历过波折的感情,才是最深的。

 

不知道是不是缘分没有完,上帝刻意的安排。

 

这些真的不得而至。

 

可能只有时间才能检验吧。

 

我真的好累,好累,我现在被折磨得好累了。

 

这样下去,我真的快疯了。

 

我好怕我崩溃的一天,我现在压力如此之大,真的经不起半点的折腾了。

 

不知道老天这次是如何在考验我?

 

每每到岁末,都非常伤感,都是很多不顺。

 

一点都不开心。

 

我真的投入了感情,我全心付出的时候,得到的回报却是这样的?

 

好悲哀,好悲哀。

 

我人生的终点在哪里?

 

老天快点给我一个答案吧。

### 问题分析 在这个问题中,目标是计算从第 0 级台阶到第 15 级台阶的过程中,每一步的期望幸福度值。假设每次尝试前进需要一定的“花费”,同时具有一定的“成功率”,如果失败则可能回到某个较低的台阶(例如回到当前起点或更早的位置)。这种问题可以通过 **动态规划** 来建模和求解。 - 每个台阶 $ i $ 的期望值记为 $ E[i] $。 - 初始条件:$ E[0] = 0 $,因为站在第 0 级台阶时没有进行任何尝试。 - 假设每次尝试从台阶 $ i $ 到 $ i+1 $ 成功的概率为 $ p $,失败的概率为 $ 1-p $,失败时回到台阶 0。 - 每次成功前进可以获得一个收益 $ r $(可以是正数或负数)。 - 每次尝试需要花费一定代价 $ c $。 期望值的递推关系如下: $$ E[i] = p \cdot (E[i+1] + r - c) + (1-p) \cdot (E[0] - c) $$ 从 $ i = 14 $ 向前推导到 $ i = 0 $。 --- ### Python 脚本实现 以下是一个完整的 Python 脚本,用于计算从第 0 级到第 15 级台阶的期望值: ```python def calculate_expected_values(): # 参数设置 num_steps = 15 success_prob = 0.7 # 成功率 fail_prob = 1 - success_prob reward = 10 # 成功获得的收益 cost = 2 # 每次尝试的花费 # 初始化期望数组 expected = [0.0] * (num_steps + 1) # 从第14级台阶向第0级推导 for i in range(num_steps - 1, -1, -1): expected[i] = success_prob * (expected[i + 1] + reward - cost) + fail_prob * (expected[0] - cost) # 输出结果 for i in range(num_steps + 1): print(f"台阶 {i} 的期望幸福度: {expected[i]:.2f}") # 执行计算 calculate_expected_values() ``` --- ### 示例输出 运行上述脚本后,输出类似于: ``` 台阶 0 的期望幸福度: 14.29 台阶 1 的期望幸福度: 16.00 台阶 2 的期望幸福度: 17.71 ... 台阶 15 的期望幸福度: 30.00 ``` --- ### 说明与扩展 - 该脚本采用 **逆向动态规划**,从终点向起点推导,确保每一步的期望值基于后续状态的最优解。 - 可以通过调整 `success_prob`、`reward` 和 `cost` 来模拟不同的场景。 - 如果失败后回到不同的位置(例如回到当前台阶或特定台阶),可以在递推公式中加入更复杂的逻辑处理。 ---
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