你是否也迷茫于期望dp

牛客周赛 Round 30 解题报告 | 珂学家 | 树形DP + 期望DP 因为某些原因,提了口头违约。回家后,再说申请回去,那边说是指标用完了,春天也不一定有指标。回想起自己一路上的学习经历了无数的坎坷,机器人,ros,DSP,FPGA,无人机,无人船。最近有211电子信息专业硕士同学咨询春招冲刺班的事情,这位同学由于一直准备国考,完全放弃秋招,国考惜败,目前准备省考,感觉心里很没底,并想参加提升班两手准备,尝。含义:此时A有x1个1牌,y1个2牌,B有x2个1牌,y2个2牌,这种状态能再打几局然后就是套路题了再考虑转移,分4种情况讨论 ,记res为本个dfs的答案,初。 阅读详情

高中时我们一定学过期望的计算公式,十分简单易懂,但是一旦 i 趋于无穷,我们又该如何去解决这种期望问题呢。

E(x)=\sum pi*i

为此我曾看了许多博客文章但是始终没有答案,其中有这么一篇更是引起了我的困惑https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62528401/article/details/131615568

其中最简单的例题一就把我难住了为什么,他写到

 我一直在想这个式子是怎么来的,可是越想越迷糊,直到我不断加深对dp的了解,我有了自己的理解。

是的,就应该是这样才对,由已知的状态去推出未知的状态,同时在状态转移时加上边权(代表多摸了一次),体现线性dp的特征

同样的我们来看这题https://atcoder.jp/contests/abc382/tasks/abc382_e

如何理解呢,其实就是摸到k个指定球的期望次数,思路写注释里了

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll =long long;
const int N=1e5;

double a[N],dp[5010][5010],g[5010];
inline void solve() {
	int n,x; cin >> n >> x;
	for(int i=1;i<=n;i++) cin >> a[i],a[i]*=0.01;
	// dp[i][j] 前 i 张卡里恰好有 j 张稀有卡的概率
	dp[0][0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=0;j<=i;j++){
			dp[i][j]+=dp[i-1][j-1] * a[i];
			dp[i][j]+=dp[i-1][j] * (1-a[i]);
		}
	}
	// g[i] 期望抽 g[i] 包可以保证至少有 i 张稀有卡
    // g[0]=0; g[x] =  dp[n][j] * g[x-j] + 1 (j--[1,x])
	for(int i=1;i<=x;i++){
		double res=1;
		for(int j=1;j<i;j++){
			res+=dp[n][j]*g[i-j];
		}
		g[i]=res/(1-dp[n][0]);
	}
	cout <<fixed << setprecision(10)<<g[x]; 
}

int main() {
	ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);
	int T = 1;
//	std::cin >> T;
	while (T--) solve();
	return 0;
}

多想,多做才是王道

OpenWhispr:基于Faster-Whisper的本地实时语音转文字服务实战 语音转文字技术正在从云端API走向本地化、实时化和结构化。传统方案常受制于网络延迟、隐私风险与高昂的调用成本。而基于Faster-Whisper与CTranslate2的推理加速,使得CPU环境下的高精度转写成为现实。WebSocket长连接带来的流式识别能力,让实时字幕与会议纪要的响应延迟降至毫秒级。结合VAD静音检测与说话人分离,输出不再是干巴巴的文本,而是带时间轴、带角色标签的结构化结果。这类能力可广泛应用于本地会议记录、医疗访谈、客服质检、内容检索等敏感场景。OpenWhispr正是这样一个开箱即用 阅读详情

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江远...
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