bzoj 4832 抵制克苏恩 概率期望dp

本文介绍了一种通过计算概率的方法来解决特定问题的方案。利用四维数组f[i][j][k][l]来记录每次攻击后不同血量随从的数量及对应的概率,并通过迭代求得最终伤害期望值。

考试时又翻车了.....

一定要及时调整自己的思路!!!

随从最多有7个,只有三种,所以把每一种随从多开一维

so:f[i][j][k][l]为到第i次攻击前,场上有j个1血,k个2血,l个3血随从的概率

最后利用期望的可加性都加起来就好了

ps.30滴血受到四五十伤害,完全tm不符合逻辑啊,mdzz!!!

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
int T,a,b,c,n;
double f[55][8][8][8],ans;
int main()
{
    //freopen("defcthun.in","r",stdin);
    //freopen("defcthun.out","w",stdout);
    scanf("%d",&T);
    for(int i=1;i<=T;i++)
    {
        scanf("%d%d%d%d",&n,&a,&b,&c);
        ans=0; memset(f,0,sizeof f);
        f[1][a][b][c]=1;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=0;j<=7;j++)
                for(int k=0;k<=7;k++)
                    for(int l=0;l<=7;l++){
                        if(!f[i][j][k][l]) continue;
                        ans+=(double)f[i][j][k][l]*1.0/(1.0+j+k+l);
                        if(i==n) continue;
                        f[i+1][j][k][l]+=(double)f[i][j][k][l]*1.0/(1.0+j+k+l);
                        if(j>0) f[i+1][j-1][k][l]+=(double)f[i][j][k][l]*j/(1.0+j+k+l);
                        if(k>0){
                            if(j+k+l==7) f[i+1][j+1][k-1][l]+=(double)f[i][j][k][l]*k/(1.0+j+k+l);
                            else f[i+1][j+1][k-1][l+1]+=(double)f[i][j][k][l]*k/(1.0+j+k+l);
                        }
                        if(l>0){
                            if(j+k+l==7) f[i+1][j][k+1][l-1]+=(double)f[i][j][k][l]*l/(1.0+j+k+l);
                            else f[i+1][j][k+1][l]+=(double)f[i][j][k][l]*l/(1.0+j+k+l);
                        }
                    }
        printf("%0.2lf\n",ans);
    }
    return 0;
}

题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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