【国家集训队 2010】小Z的袜子

本文介绍了一道关于从特定范围内随机选取两只相同颜色袜子的概率问题,通过使用莫队算法进行高效求解。该算法适用于处理大量查询,能够快速计算在指定区间内选取两只颜色相同袜子的概率。

题目描述

作为一个生活散漫的人,小 Z 每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿。终于有一天,小 Z 再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命……

具体来说,小 Z 把这 NNN 只袜子从 111NNN 编号,然后从编号 LLLR(L&lt;R)R(L\lt R)R(L<R) 的这 R−L+1R-L+1RL+1 只袜子中随机抽出两只穿上。

尽管小 Z 并不在意两只袜子是不是完整的一双,甚至不在意两只袜子是否一左一右,他却很在意袜子的颜色,毕竟穿两只不同色的袜子会很尴尬。

你的任务便是告诉小 Z,他有多大的概率抽到两只颜色相同的袜子。当然,小 Z 希望这个概率尽量高,所以他可能会询问多个 (L,R)(L,R)(L,R) 以方便自己选择。

N,M≤50000N,M\le 50000N,M500001≤L&lt;R≤N1\le L\lt R\le N1L<RNCi≤NC_i\le NCiN

算法分析

莫队算法入门第一题,记查询区间每种袜子个数为 tit_iti,则答案为 ∑ti×(ti−1)(r−l+1)×(r−l)\frac{\sum t_i\times(t_i-1)}{(r-l+1)\times(r-l)}(rl+1)×(rl)ti×(ti1),使用莫队算法求解即可,注意细节。

注:LG 上好像要判一些情况……

代码实现

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
typedef long long int ll;
const int maxn=50005;
struct ask {int l,r,id;} asks[maxn];int sz,bl[maxn];
inline bool cmp(const ask &x,const ask &y) {return bl[x.l]^bl[y.l]?bl[x.l]<bl[y.l]:bl[x.l]&1?x.r<y.r:x.r>y.r;}
int c[maxn],t[maxn];ll sum=0;
inline void upd(int x,int d) {sum-=t[x]*(t[x]-1LL);t[x]+=d;sum+=t[x]*(t[x]-1LL);}
ll gcd(ll a,ll b) {return b?gcd(b,a%b):a;}
ll ansx[maxn],ansy[maxn];
int main() {
	int n,m;scanf("%d%d",&n,&m);
	for(register int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&c[i]);
	for(register int i=0;i<m;++i) {scanf("%d%d",&asks[i].l,&asks[i].r);asks[i].id=i;}
	int sz=n/sqrt(m*2/3);for(register int i=1;i<=m;++i) bl[i]=(i-1)/sz;
	std::sort(asks,asks+m,cmp);
	for(register int i=0,l=1,r=0;i<m;++i) {
		if(asks[i].l==asks[i].r) {ansx[asks[i].id]=0;ansy[asks[i].id]=1;}
		while(l<asks[i].l) upd(c[l++],-1);
		while(l>asks[i].l) upd(c[--l],1);
		while(r<asks[i].r) upd(c[++r],1);
		while(r>asks[i].r) upd(c[r--],-1);
		ll x=sum,y=(asks[i].r-asks[i].l+1LL)*(asks[i].r-asks[i].l),g=gcd(x,y);
		ansx[asks[i].id]=g?x/g:0;ansy[asks[i].id]=g?y/g:1;
	}
	for(register int i=0;i<m;++i) printf("%lld/%lld\n",ansx[i],ansy[i]);
	return 0;
}
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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