(概率dp)洛谷P2095 [JLOI2013]卡牌游戏

洛谷P2095 [JLOI2013]卡牌游戏

思路:

dp果然是玄学。
一开始想顺推,但是因为会有人出局,所以顺推会变得很复杂。看了大佬的题解,才发现逆推的妙处。
用dp[i][j]表示i个人组成的环进行游戏,第j个人胜出的概率,那么dp[1][1]一定是1。
我们可以想到dp[i][j]的状态肯定是由上一层的状态得出,就是i个人进行游戏后还剩下i-1个人,而i个人所得的概率可以由i-1的状态推出。
那我们就枚举在i人组成环的时候的牌的情况。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define pii pair<int,int>
#define ll long long
const int N=1e6+10;
const int mod=1e7+9;
const int maxn=0x3f3f3f3f;
const int minn=0xc0c0c0c0;
const int inf=99999999;
using namespace std;
double dp[100][100];
int a[100];
int main()
{
	int n,m,i,j,k;
	cin>>n>>m;
	for(i=1;i<=m;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	dp[1][1]=1;
	for(i=2;i<=n;i++)
		for(j=1;j<=m;j++)
		{
			int p=(a[j]%i==0)?i:a[j]%i;
			for(k=1;k<=i-1;k++)
			{
				p++;
				if(p>i)	p=1;
				dp[i][p]+=dp[i-1][k]/m;
			}
		}
	for(i=1;i<=n;i++)
		printf("%.2lf%% ",dp[n][i]*100);
	return 0;
}

### 关于状态压缩动态规划(状压DP)的相关题目与教程 #### 洛谷平台上的资源推荐 洛谷作为一个优质的在线编程练习网站,提供了大量有关状态压缩动态规划的学习资料和实战题目。对于想要深入理解并掌握这一复杂算法的人来说,这些资源非常有价值。 #### 推荐的经典入门题库 - **P1433 吃奶酪**:这道题不仅涉及到了深度优先搜索加状态压缩的思想,还融合了动态规划的概念,在解决过程中能够很好地锻炼选手对多种算法组合运用的能力[^2]。 - **PRZ - POI2004**:此问题同样是一道典型的状态压缩动态规划应用实例,通过该题目的训练可以帮助加深对这类问题处理方法的理解[^3]。 #### 学习路径建议 为了更好地理解和实践状态压缩动态规划,建议按照如下顺序逐步推进: - 熟悉二进制位运算操作的基础知识,这是实现高效编码的关键技能之一; - 复习基本的动态规划理论及其常见应用场景; - 结合具体案例研究如何定义合适的状态表示形式以及设计有效的状态转移方程; ```python def dp_solution(): """ 这里提供了一个简化版的状态压缩动态规划框架, 实际编写时需根据具体问题调整参数设置及逻辑流程。 """ n = ... # 输入规模大小 state_size = 1 << n # 总共可能存在的不同状态数 # 初始化记忆化数组,默认值设为无穷大或其他不可能取到的最大/最小边界条件 memo = [-1] * state_size def dfs(current_state, current_index): nonlocal memo if all_bits_set(current_state): return cost_to_end[current_index] if memo[current_state] != -1: return memo[current_state] min_cost = float('inf') for next_index in range(n): new_state = update_state_with_next_move(current_state, next_index) transition_cost = calculate_transition_expense(current_index, next_index) total_cost = transition_cost + dfs(new_state, next_index) min_cost = min(min_cost, total_cost) memo[current_state] = min_cost return min_cost result = dfs(initial_state(), start_position()) return result ``` 上述代码片段展示了利用函数`dfs()`来进行带备忘录的记忆化搜索过程,其中包含了几个重要的组成部分如初始化全局变量、判断终止条件、剪枝优化等技巧来提高求解效率。
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