reward

题目大意

球的个数在0..M中,将球分到N个盒子里,每个盒子可以没有,问方案数,答案模P。
N,M,P<=10^9,将P分成互不互质的数的乘积,且这些数均可表示为质数的幂,最大的数<=10^5。

隔板问题

我们可以看作将M个球放入N+1个盒子里,由于每个盒子可以没有,所以方案数为CNN+M
考虑该如何进行组合数取模呢?

中国剩余定理

将P分解成互不互质的数的乘积,且这些数均可表示为质数的幂。那么我们可以列出模方程,于是可以利用中国剩余定理解出模P剩余系下的唯一解,即为组合数模P的值。于是,我们现在需要做的,是如何快速算组合数模一个质数的幂。

快速算阶乘

设p为要模的数,pp为p唯一的质因子。
我们可以统计最终结果有多少个pp,计为cnt。然后计算分子除pp外的积为A,分母除pp外的积为B,答案即为AB1ppcnt模p的值。
现在我们考虑如何快速统计阶乘中有多少个pp以及阶乘除pp外的积。
举个例子,p=9,pp=3,n=20
1234567891011121314151617181920
我们发现,每9个为一个周期,即
124578Mod9=101113141617Mod9=192022232526Mod9
我们预处理fac[i]表示i中排除pp的倍数的积,可知一个周期值为fac[p-1]。
对于上面那个例子等价于
(124578)23691215181920
余下部分为fac[n%p]。
然后只剩下
369121518
因此cnt+=n/pp。剩余部分可以变为
123456
继续递归处理即可。附代码理解:

ll calcfac(ll n,ll p,ll pp){
    if (n<pp) return fac[n];
    ll t=quicksortmi(fac[p-1],n/p,p);
    t=t*fac[n%p]%p;
    cnt+=n/pp;
    t=t*calcfac(n/pp,p,pp)%p;
    return t;
}

因此本题解决。

参考程序

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
typedef long long ll;
ll a[20],b[20],c[20],d[20],e[20],pri[32000+10],fac[100000+10],num[100000+10];
bool bz[32000+10];
ll i,j,k,l,t,n,m,p,pp,top,xx,yy,ans,cnt;
ll quicksortmi(ll x,ll y,ll p){
    if (!y) return 1;
    if (y==1) return x%p;
    ll t=quicksortmi(x,y/2,p);
    t=t*t%p;
    if (y%2) t=t*(x%p)%p;
    return t;
}
void gcd(ll a,ll b){
    if (!b){
        xx=1;
        yy=0;
    }
    else{
        gcd(b,a%b);
        swap(xx,yy);
        yy-=xx*(a/b);
    }
}
ll getny(ll x,ll y){
    gcd(x,y);
    xx=(xx%y+y)%y;
    return xx;
}
ll calcfac(ll n,ll p,ll pp){
    if (n<pp) return fac[n];
    ll t=quicksortmi(fac[p-1],n/p,p);
    t=t*fac[n%p]%p;
    cnt+=n/pp;
    t=t*calcfac(n/pp,p,pp)%p;
    return t;
}
ll calc(ll x,ll y,ll p,ll pp){
    ll i,j;
    fac[0]=1;num[0]=0;
    fo(i,1,p-1){
        num[i]=0;
        j=i;
        while (j%pp==0){
            num[i]++;
            j/=pp;
        }
        num[i]+=num[i-1];
        if (i%pp==0) fac[i]=fac[i-1];
        else fac[i]=fac[i-1]*i%p;
    }
    cnt=0;
    ll A=calcfac(y,p,pp);
    ll tot=cnt;
    cnt=0;
    ll B=calcfac(x,p,pp);
    B=B*calcfac(y-x,p,pp)%p;
    B=getny(B,p);
    return A*B%p*quicksortmi(pp,tot-cnt,p)%p;
}
int main(){
    //freopen("E:/wzd/11.28/yj.txt","w",stdout);
    scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&p);
    fo(i,2,32000){
        if (!bz[i]) pri[++k]=i;
        fo(j,1,k){
            if (pri[j]*i>32000) break;
            bz[i*pri[j]]=1;
            if (i%pri[j]==0) break;
        }
    }
    pp=p;
    fo(i,1,k){
        if (pp%pri[i]==0){
            d[++top]=1;e[top]=pri[i];
            while (pp%pri[i]==0){
                d[top]*=pri[i];
                pp/=pri[i];
            }
        }
    }
    if (pp>1){
        d[++top]=pp;
        e[top]=d[top];
    }
    fo(i,1,top) c[i]=p/d[i];
    fo(i,1,top) a[i]=calc(n,n+m,d[i],e[i]);
    fo(i,1,top) b[i]=getny(c[i],d[i]);
    fo(i,1,top) ans=(ans+a[i]*b[i]%p*c[i]%p)%p;
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
} 
<think>好的,我现在需要处理用户关于强化学习中“episode reward”的定义和实现的问题。首先,我需要确保自己正确理解相关概念,并参考用户提供的资料来构建回答。 根据用户提供的引用,特别是引用[4],里面提到即时奖励和回报(return)的区别。即时奖励是执行动作后的立即反馈,而回报是回合中所有奖励的累积总和,是优化的目标。这里提到的“回报”应该对应英文中的“return”,而用户问的是“episode reward”,可能指的是整个回合的总奖励,也就是“return”。需要确认术语是否一致。 接下来,用户还提到了引用[3],其中讨论了信用分配问题,即确定哪些之前的动作导致了奖励。这可能与如何计算和分配episode reward中的各个奖励有关,尤其是在时间步骤较长的情况下。 定义部分,需要明确episode reward的定义,即在一个episode(从初始状态到终止状态的完整序列)中所有即时奖励的总和。可能还需要区分“episode reward”和“return”是否同义,或者是否有折扣因子应用。根据引用[4],回报是累积总和,可能考虑折扣,而用户的问题可能希望明确是否有折扣,或者是否只是简单相加。 实现方面,可能需要说明在代码中如何累加每个步骤的奖励。例如,在强化学习训练循环中,每个episode开始时将总奖励重置为0,然后在每个步骤累加即时奖励。如果有折扣,还需要应用折扣因子。 此外,用户提供的引用[1]提到了奖励、回报和值函数的区别,这可能帮助区分episode reward与其他概念。例如,值函数是期望回报,而episode reward是实际获得的回报总和。 需要考虑用户可能的混淆点,比如episode reward是否包含折扣,或者如何在实际算法中计算。同时,引用[3]中的信用分配问题可能影响如何设计算法来优化episode reward,例如使用策略梯度方法时需要考虑长期回报。 在生成相关问题的时候,需要围绕episode reward的相关概念,比如与step reward的区别、折扣因子的影响、实现时的代码结构,以及信用分配问题如何影响episode reward的使用。 现在,我需要整理这些思路,确保定义准确,引用正确,并给出清晰的实现示例。同时,检查是否有遗漏的关键点,比如是否区分了有限时域和无限时域的情况,或者是否在非折扣情况下讨论。 例如,在实现部分,可以展示一个简单的Python循环,在每个episode中累加奖励。同时,可能需要解释折扣因子gamma的作用,以及如何在代码中体现。但用户的问题可能更关注定义和基本实现,所以需要保持示例简洁。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,引用标记正确,并生成相关问题帮助用户进一步学习。</think>### Episode Reward 的定义与实现 在强化学习中,**episode reward**(回合回报)指智能体在一个完整回合(episode)中获得的**所有即时奖励的累积总和**。它是评估智能体在单个回合中整体表现的核心指标,也是优化策略的直接目标[^4]。 #### 核心概念 1. **即时奖励(Immediate Reward)** 智能体在每一步执行动作后,环境反馈的瞬时奖励值,记为$r_t$。例如,在游戏中击中目标可能获得+10奖励。 2. **Episode Reward** 从回合开始到终止(如游戏胜利或失败),所有即时奖励的总和。计算公式为: $$ R = \sum_{t=0}^{T} r_t $$ 其中$T$为回合终止的时间步。若考虑折扣因子$\gamma$(平衡即时与未来奖励),则称为**折扣回报**: $$ R = \sum_{t=0}^{T} \gamma^t r_t $$ [^1][^4] 3. **与值函数的区别** 值函数(如$V(s)$)是**期望回报**,表示从状态$s$出发的长期预期收益;而episode reward是实际执行一个回合后获得的**具体数值**,用于训练时更新策略。 --- #### 实现方式 以游戏训练为例,实现episode reward的典型步骤如下: 1. **初始化累计变量** 每个回合开始时,将累计奖励`episode_reward`重置为0。 ```python episode_reward = 0 ``` 2. **循环执行动作并累加奖励** 在回合的每一步中,执行动作后获取即时奖励并累加: ```python state = env.reset() done = False while not done: action = agent.select_action(state) # 策略选择动作 next_state, reward, done, _ = env.step(action) episode_reward += reward # 累加即时奖励 state = next_state ``` 3. **策略优化** 使用回合结束后的`episode_reward`更新策略(如策略梯度方法): ```python # 假设使用蒙特卡洛策略梯度 optimizer.zero_grad() loss = -torch.log(probabilities) * episode_reward # 损失函数设计 loss.backward() optimizer.step() ``` --- #### 关键挑战 - **信用分配问题**:若回合后期获得高奖励,需确定哪些早期动作对此有贡献[^3]。 - **稀疏奖励**:若奖励仅在回合结束时给出(如围棋胜利),需通过值函数估计或稀疏奖励处理方法解决。 --- ### 相关问题 1. **如何通过折扣因子平衡即时与未来奖励?** 2. **信用分配问题如何影响深度强化学习的训练效率?** 3. **在稀疏奖励场景下,有哪些方法可以优化episode reward?** 4. **蒙特卡洛方法与时序差分方法在计算episode reward时有和区别?** : The difference between the reward, return, and value function : While the idea is quite intuitive, in practice there are numerous challenges... [^4]: 此外,需要区分即时奖励和回报...
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