hdu 4043 概率

比赛的时候愣是把规律给猜出来了,半写半猜吧。

不知道为什么,这种简单题一放在ACM上我就傻了,如果在试卷上我肯定一下子就做出来。

还是心理因素吧。当吴磊说人家16分钟就过了的时候,我就想这么简单啊。结果一两分钟就猜出了规律。而之前是没有一点头绪,心就焦急着,肿么也想不出来。

其实仔细想很简单,就是后一个状态和前一个状态的关系很大,这也是ACM当中一个很常见的思想。

看人家规律写的挺好,我就直接粘了。

        当n=1时,p1 = 1/2
        当n=2时,第一个技能伤害如果是2,只要第一个打出的技能打向A,则B必胜,这个事件发生的概率为1/2 * 1/2;第一个如果是1,那么只有两技能都打向A,B才能胜,事件发生 的概率为1/2 * 1/2 * 1/2;.则p2 =1/4 + 1/8 = 3/8
        当n=3时,伤害为4的技能如果为第一个技能,只要打向A,则B必胜,发生的概率为1/3 * 1/2;如果为第二个技能,则前一个技能和这个技能必须都打向A,B才能胜,概率为1/3 * 1/2 * 1/2;如果为第三个技能,则前两可如当n=2时的概率且第三个技能必须打向A,B才能,概率为1/3 * 3/8 *1/2.则
p3=1/3 * (1 + p1 + p2) * 1/2.
        同理,p4 = 1/4 * (1 + p1 + p2 + p3) * 1/2
        则 pn = 1/(2 * n) * (1 + p1 + p2 + … + p(n - 1)).
由上式可推得 pn = p(n-1) * (2 * n - 1)/(2 * n)(以下代码即用此式解答),
如果继续推,可推得pn = A(2n , n)/( 2^(2n) * n! )(其中,A(2n , n)为排列式)。

推出这样的式子应该想到数不够存的,应该用高精度

总结:

      what you have to defeat is yourself.

import java.util.*;
import java.math.*;

public class Main{//这个是类
	public static void main(String args[]){//这个是主函数
		Scanner cin = new Scanner(System.in);
		BigInteger[] ans1 = new BigInteger[505];
		BigInteger[] ans2 = new BigInteger[505];
		BigInteger tmp;
		ans1[1] = BigInteger.ONE;
		ans2[1] = BigInteger.valueOf(2);
		for(int i = 2; i <= 500; i ++){
			ans1[i] = ans1[i - 1].multiply(BigInteger.valueOf(2 * i - 1));
			ans2[i] = ans2[i - 1].multiply(BigInteger.valueOf(2 * i));
			tmp = ans1[i].gcd(ans2[i]);
			ans1[i] = ans1[i].divide(tmp);
			ans2[i] = ans2[i].divide(tmp);
		}
		int t,n;
		t = cin.nextInt();
		for(int i = 0; i < t; i ++){
			n = cin.nextInt();
			System.out.print(ans1[n]);
			System.out.print('/');
			System.out.println(ans2[n]);
		}
	}
}


这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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