SCOI 2008 奖励关 (期望DP + 状态压缩)

任重而道远

你正在玩你最喜欢的电子游戏,并且刚刚进入一个奖励关。在这个奖励关里,系统将依次随机抛出k次宝物,
每次你都可以选择吃或者不吃(必须在抛出下一个宝物之前做出选择,且现在决定不吃的宝物以后也不能再吃)。
 宝物一共有n种,系统每次抛出这n种宝物的概率都相同且相互独立。也就是说,即使前k-1次系统都抛出宝物1(
这种情况是有可能出现的,尽管概率非常小),第k次抛出各个宝物的概率依然均为1/n。 获取第i种宝物将得到Pi
分,但并不是每种宝物都是可以随意获取的。第i种宝物有一个前提宝物集合Si。只有当Si中所有宝物都至少吃过
一次,才能吃第i种宝物(如果系统抛出了一个目前不能吃的宝物,相当于白白的损失了一次机会)。注意,Pi可
以是负数,但如果它是很多高分宝物的前提,损失短期利益而吃掉这个负分宝物将获得更大的长期利益。 假设你
采取最优策略,平均情况你一共能在奖励关得到多少分值?

Input

  第一行为两个正整数k和n,即宝物的数量和种类。以下n行分别描述一种宝物,其中第一个整数代表分值,随
后的整数依次代表该宝物的各个前提宝物(各宝物编号为1到n),以0结尾。

Output

  输出一个实数,保留六位小数,即在最优策略下平均情况的得分。

Sample Input

1 2 1 0 2 0

Sample Output

1.500000

Hint

【数据规模】

1<=k<=100,1<=n<=15,分值为[-10^6,10^6]内的整数。

AC代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

const int K = 105;
const int N = 16;
typedef double db;
int k, n;
int sta[N], val[N];
db dp[K][1 << N];

int main () {
    scanf ("%d%d", &k, &n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf ("%d", &val[i]);
        int x;
        while (scanf ("%d", &x)) {
            if (!x) break;
            sta[i] |= (1 << x - 1);
        }
    }
    for (int i = k; i > 0; i--)
      for (int j = 0; j < (1 << n); j++) {
      	for (int it = 1; it <= n; it++) {
      		if ((j & sta[it]) == sta[it])
      		  dp[i][j] += max (dp[i + 1][j], dp[i + 1][j | (1 << it - 1)] + val[it]);
      		else dp[i][j] += dp[i + 1][j];
      	}
      	dp[i][j] /= n;
      }
    printf ("%.6lf\n", dp[1][0]);
    return 0;
}

 

### SCOI2008 P2476 着色方案的题解 #### 动态规划与状态压缩的应用 此问题的核心在于动态规划 (Dynamic Programming, DP)状态压缩技术的结合应用。题目要求计算给定长度的颜色序列的不同染色方案数,其中某些位置可能已经预设颜色[^3]。 为了高效解决该问题,可以定义一个三维的状态转移方程 `dp[i][j][k]` 表示前 i 个格子被涂成 j 种不同颜色,并且第 i 个格子的颜色为 k 的情况下有多少种合法的染色方式。然而由于直接实现这种三维数组可能会超出内存限制,因此可以通过滚动数组优化或者进一步简化状态表示来降低空间复杂度[^3]。 另外一种更优美的方法是利用位运算来进行状态压缩。具体来说,我们可以用一个整数 S 来代表当前已经被使用的颜色集合(即每一位对应一种颜色),从而将原本复杂的多维 dp 数组转化为二维甚至一维的形式以便更好地管理资源并提高效率[^3]。 以下是基于上述思路的一个 Python 实现例子: ```python MOD = int(1e9 + 7) def solve(n, m, fixed_colors): # 初始化DP表 prev_dp = [0]*(1<<m) curr_dp = [0]*(1<<m) for mask in range(1 << m): count = bin(mask).count('1') if not any(fixed_colors[i]-1 & mask != 0 for i in range(len(fixed_colors))): prev_dp[mask] = pow(m-count,m-1)%MOD res= sum(prev_dp) % MOD return res # 输入处理部分省略... print(solve(n, m, fixed_colors)) ``` 以上代码片段展示了如何通过状态压缩技巧减少存储需求的同时完成有效的状态转移操作[^3]。 #### 注意事项 需要注意的是,在实际编码过程中还需要考虑边界条件以及模运算带来的影响等问题;此外对于大规模数据输入情况下的性能调优也是不可忽视的一环[^3]。
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