loj#2538. 「PKUWC 2018」Slay the Spire【期望dp】

本文介绍了一种基于强化牌和攻击牌的策略分析方法,通过合理的牌序安排达到最大化的战斗效果。文章详细解释了如何利用动态规划算法进行最优决策,并通过具体实现代码展示了算法的应用过程。

传送门

解题思路:

做这道题时一定要静下心来思考,不能慌……

假设摸到 i i 张强化牌,mi张攻击牌。
首先发现强化牌数值都大于1,所以有一个显然的结论,强化牌能用就用,即:
i<k i < k ,用 i i 张强化牌,ki 张最大的攻击牌;
ik i ≥ k ,用 k1 k − 1 张强化牌和最大的攻击牌;
那么先把牌从大到小排, fi,j f i , j 表示前 i i 张强化牌摸了 j 张能翻的倍数和, gi,j g i , j 类似。
统计答案时枚举用的张数和断点(因为要用较大的牌,肯定在前面),后面摸了但没用的乘以组合数即可。(其实这是细节最多,最需要想的一步)

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
int getint()
{
    ll i=0,f=1;char c;
    for(c=getchar();(c!='-')&&(c<'0'||c>'9');c=getchar());
    if(c=='-')c=getchar(),f=-1;
    for(;c>='0'&&c<='9';c=getchar())i=(i<<3)+(i<<1)+c-'0';
    return i*f;
}
const int N=3005,mod=998244353;
int n,m,k;
ll ans,a[N],b[N],c[N][N],f[N][N][2],g[N][N][2];
inline bool cmp(const int &a,const int &b){return a>b;}
void solve()
{
    n=getint(),m=getint(),k=getint(),ans=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=getint();
    for(int i=1;i<=n;i++)b[i]=getint();
    sort(a+1,a+n+1,cmp),sort(b+1,b+n+1,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=i;j++)
            f[i][j][0]=g[i][j][0]=f[i][j][1]=g[i][j][1]=0;
    f[0][0][1]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=0;j<=n;j++)
        {
            f[i][j][0]=(f[i-1][j][0]+f[i-1][j][1])%mod;
            if(j)f[i][j][1]=(f[i-1][j-1][0]+f[i-1][j-1][1])*a[i]%mod;
            g[i][j][0]=(g[i-1][j][0]+g[i-1][j][1])%mod;
            if(j)g[i][j][1]=(g[i-1][j-1][0]+g[i-1][j-1][1]+c[i-1][j-1]*b[i])%mod;
        }
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int j=m-i;
        if(i<k)
        {
            for(int l=k-i;l<=n-(m-k);l++)
                ans=(ans+(f[n][i][0]+f[n][i][1])*g[l][k-i][1]%mod*c[n-l][m-k])%mod;
        }
        else
        {
            ll tmp=0;
            for(int l=1;l<=n;l++)tmp=(tmp+b[l]*c[n-l][m-i-1])%mod;
            for(int l=k-1;l<=n-(i-k+1);l++)ans=(ans+f[l][k-1][1]*c[n-l][i-k+1]%mod*tmp)%mod;
        }
    }
    cout<<ans<<'\n';
}
int main()
{
    //freopen("lx.in","r",stdin);
    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        c[i][0]=1;
        for(int j=1;j<=i;j++)
            c[i][j]=(c[i-1][j-1]+c[i-1][j])%mod;
    }
    for(int T=getint();T;T--)solve();
    return 0;
}
可并堆是一种支持合并操作的堆数据结构,常见的可并堆有左偏树、斜堆、二项堆等。对于 LOJ#P188 可并堆的问题,下面以左偏树为例给出解题思路和代码实现。 ### 解题思路 1. **左偏树的性质**: - 左偏树是一种可并堆,它满足堆性质(小根堆或大根堆),即每个节点的值小于(或大于)其子节点的值。 - 左偏树还满足左偏性质,即每个节点的左子树的距离(到最近的叶子节点的距离)不小于右子树的距离。 2. **合并操作**: - 合并两个左偏树时,比较两个根节点的值,将值较大的根节点的树合并到值较小的根节点的右子树中。 - 合并后,检查右子树的距离是否大于左子树的距离,如果是,则交换左右子树,以维护左偏性质。 3. **插入操作**: - 插入一个新节点可以看作是合并一个只有一个节点的左偏树和原左偏树。 4. **删除操作**: - 删除根节点后,将其左右子树合并成一个新的左偏树。 ### 代码实现 ```python class Node: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None self.dist = 0 def merge(x, y): if not x: return y if not y: return x if x.val > y.val: x, y = y, x x.right = merge(x.right, y) if not x.left or (x.right and x.left.dist < x.right.dist): x.left, x.right = x.right, x.left x.dist = (x.right.dist + 1) if x.right else 0 return x def insert(root, val): new_node = Node(val) return merge(root, new_node) def delete(root): return merge(root.left, root.right) # 示例使用 root = None root = insert(root, 3) root = insert(root, 1) root = insert(root, 5) print(root.val) # 输出堆顶元素 root = delete(root) print(root.val) # 输出删除堆顶元素后的堆顶元素 ```
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