UVALive-2522 Chocolate题解(马尔科夫收敛+简单DP)

该博客介绍了如何使用马尔科夫收敛定理和动态规划(DP)来解决UVALive-2522题目的概率问题。当从口袋中取出球时,若颜色匹配则两球都被取走,否则放回桌上。博主通过分析发现,当球的数量(n)足够大时,状态会收敛到一个均衡概率。由于n可能达到1e6,博主通过设定阈值(如10000)来近似计算,从而避免了大数组的空间需求。最后,博主提供了AC代码片段。

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题目:看题目点这儿

题意:一个口袋中有n个球,球的颜色有c种。现从口袋中取出一个球。若取出的球与桌上已有球颜色相同,则将两球都取走,否则将取出的球放在桌上。设从口袋中取出每种颜色的球的概率均等。求取出n个球后桌面上剩余m个球的概率。n,m<=1e6,c<=100

题解:首先是个简单dp,假设dp[i][j]表示取i个球后,桌上有j个球。这就意味着:

dp[i][j]=dp[i-1][j-1] * [c-(j-1)]/c + dp[i-1][j+1]*(j+1)/c

这个状态转移方程还是比较好理解的,首先dp[i]肯定得从dp[i-1]转移过来,而取的第i个球有两种情况:

  1. 第i个球的颜色在桌上没有,这样桌上球会增加一个,即桌上原本应该有(j-1)个球,那么这种情况概率为[c-(j-1)]/c
  2. 第i个球的颜色在桌上已经有了,那么这两个球都会拿走,即桌上原本应该有(j+1)个球,那么这种情况概率为
题目《202305-5 闪耀巡航》是CCF CSP(中国大学生程序设计竞赛)的一个挑战题目,它通常涉及算法、数据结构和数学思维。不过,由于你提到的是Python和C++的满分题解,这说明我们需要考虑如何高效地使用这两种语言解决此问题。 闪耀巡航的问题描述一般涉及到路径优化、动态规划或者是图论中的最短路径问题。你需要帮助一个机器人在网格上找到从起点到终点的最优路线,可能会有光照限制或其他规则影响行进路径。 在Python中,可以利用Pandas处理二维数组,然后使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS),或者更复杂一些,如Bellman-Ford算法来求解最短路径。记得检查边界条件和可能存在的循环引用问题。 C++方面,可以使用STL中的vector和list等容器,结合dfs函数或者Dijkstra算法(如果允许的话)。C++的迭代器和模板元编程能提高代码效率,但需要对数据结构和算法有深入理解。 以下是简化的步骤: 1. **分析问题**:明确输入格式,理解光照、障碍物等因素的影响。 2. **数据结构**:用二维数组表示地图,定义状态转移方程。 3. **选择策略**:如果是简单的遍历,用DFS;复杂一点的情况,考虑动态规划或者图搜索算法。 4. **编写代码**:递归或迭代实现算法,注意优化边界处理和空间复杂度。 5. **测试**:用样例数据验证算法是否正确,并尝试多种情况验证其鲁棒性。 至于具体的代码,这里给出一个大致框架,但因为竞赛题目细节未提供,无法给出完整的解答: ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 用二维数组表示地图,值代表路径长度 int map[grid_size][grid_size]; // 动态规划或搜索函数 int shortestPath(int startRow, int startCol) { // 代码实现... } int main() { // 输入读取、初始化地图 // 调用shortestPath函数并打印结果 cout << shortestPath(0, 0) << endl; return 0; } ```
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