LightOJ - 1030(21/600)

【洛谷P1654】OSU!【递推】【数学期望】 期望 阅读详情

You are in a cave, a long cave! The cave can be represented by a 1 x N grid. Each cell of the cave can contain any amount of gold.

Initially you are in position 1. Now each turn you throw a perfect 6 sided dice. If you get X in the dice after throwing, you add X to your position and collect all the gold from the new position. If your new position is outside the cave, then you keep throwing again until you get a suitable result. When you reach the Nth position you stop your journey. Now you are given the information about the cave, you have to find out the expected number of gold you can collect using the given procedure.

Input
Input starts with an integer T (≤ 100), denoting the number of test cases.

Each case contains a blank line and an integer N (1 ≤ N ≤ 100) denoting the dimension of the cave. The next line contains N space separated integers. The ith integer of this line denotes the amount of gold you will get if you come to the ith cell. You may safely assume that all the given integers will be non-negative and no integer will be greater than 1000.

Output
For each case, print the case number and the expected number of gold you will collect. Errors less than 10-6 will be ignored.

Sample Input
3

1
101

2
10 3

3
3 6 9
Sample Output
Case 1: 101.0000000000
Case 2: 13.000
Case 3: 15

就很水

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
double dp[101],tu[101];
int main()
{
    int u=0;
    int n;
    int T;
    cin >> T;
    while (T--)
    {
        cin >> n;
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for (int a = 1; a <= n; a++)cin >> tu[a];
        for (int a = n; a >= 1; a--)
        {
            dp[a] += tu[a];
            int ds = min(a+6, n)-a;
            for (int b = 1; b <= ds; b++)
            {
                dp[a] += dp[a+b] / ds;
            }
        }
        printf("Case %d: %.7f\n", ++u, dp[1]);
    }
}
数据分析--------统计学------概率分布、大数定律、中心极限定理 一、二项分布(离散型随机变量) 二项分布的公式如下 n是次数,x是成功的次数,p是成功的概率。 二、期望值 对于离散型随机变量。举例来说,总体为3,3,3,4,5.总体的均值为(3+3+3+4+5)/5=3.6 也可以按照频率来计算。3出现的频率为3/5=60%,4和5出现的频率为1/5=20%。计算方式变为:3*60%+4*20%+5*20%=3.6. 随机变量的期望值是总体的均值。对于总体数目无穷尽的离散型随机变量来说,无法将所有取值价值取平均,但是我们知道每个取值的.. 阅读详情

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