杭电多校第七场jogging

本文探讨了在二维平面中,从特定点出发,遵循特定规则移动至'好点'并最终返回起点的概率计算问题。通过广度优先搜索算法(BFS)遍历所有可能的点,并应用'图上随机游走'算法得出结论,即答案为'起点的度数+1'除以'总度数+n'。

题目大意:在二维平面中有一个点 ( x , y ) ,规定 “ 好点 ” 的定义是,gcd( x , y ) > 1 ,现在从点 ( x , y ) 开始,每一次都能等概率的选择:

  1. 去周围八个方向中的“好点”
  2. 停留在原地不动

现在问在走无穷多次步数后,能够从点 ( x , y ) 出发再回到点 ( x , y ) 的概率是多少

题目分析:比赛时稍微打了个表,感觉是暴力bfs出所有点然后计算答案,主要是答案不会计算,就放掉了,因为 1e12 以内的相邻两个素数之差最大也不过几百,对应到二维平面中最多也就只有几万个点,所以可以暴力bfs出所有点

关于答案的计算,是一个结论,题解说的是“图上随机游走”算法,但我找不到相关博客去学习,无奈只能背过结论以防以后再遇到了

结论就是在建出无向图后,答案就是 “起点的度数 + 1 ” 除以 “总度数 + n”

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int dir[10][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,1};
struct sut{
	int x,y;
};
void bfs(int x,int y){
	queue<sut> q;
	set<pair<int,int>> st;
	int res1=0,res2=0;
	q.push(sut{x,y});
	st.emplace(x,y);
	while(!q.empty()){
		sut now = q.front();
		q.pop();
	//	cout<<now.x<<" "<<now.y<<endl;
		if(now.x==now.y){
			res1=0,res2=1;
			break;
		} 
		res2++;//注意这里要算上自己 
		for(int i=0;i<8;i++){
			int dx=now.x+dir[i][0];
			int dy=now.y+dir[i][1];
			//cout<<dx<<" "<<dy<<endl;
			if(__gcd(dx,dy)==1) continue;
			res2++;
			if(st.count(make_pair(dx,dy))) continue;
			st.emplace(dx,dy);
			q.push(sut{dx,dy});
		}
		if(res1==0) res1=res2;
		//cout<<res1<<" "<<res2<<endl;
	}
	int  gcd=__gcd(res1,res2);
	cout<<res1/gcd<<"/"<<res2/gcd<<endl;
}
int main(){
	ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);
	int t;
	cin>>t;
	while(t--){
		int x,y;
		cin>>x>>y;
		bfs(x,y);
	}
	
    return 0;
}

 

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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