UVA 10081 Tight numbers(POJ 2537)

本文介绍了一种使用概率动态规划解决程序设计竞赛中特定问题的方法。重点在于如何在转移过程中计算概率,避免直接通过有效方案数量除以总方案数量来计算。文章提供了详细的代码实现,展示了如何针对不同状态进行概率更新。

  直接看代码就OK。思路比较简单。就是注意概率要在转移过程中算出来。不能算成成立的方案书除以总方案数(POJ的这道题可以这么干。数据很水么。另外POJ要用%.5f,%.5lf 会WA。)

#include <map>
#include <set>
#include <list>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <deque>
#include <stack>
#include <queue>
#include <cctype>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <climits>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define LL long long
#define PI 3.1415926535897932626
using namespace std;
int gcd(int a, int b) {return a % b == 0 ? b : gcd(b, a % b);}
double dp[105][15];
int N,K;
void slove()
{
    if (K <= 1) {puts("100.00000");return;}
    for (int i = 0 ;i < 105; i++) for (int j = 0;j <15; j++) dp[i][j]=0.0;
    for (int i = 0 ;i <= K; i++) dp[1][i]=100.0/(double)(K+1);
    for (int i = 2; i <= N; i++)
    {
        dp[i][0] = 1.0/(double)(K+1) * ( dp[i-1][0] + dp[i-1][1]);
        for (int j = 1; j <= K ; j++)
        {
            if (j == K) dp[i][j] = 1.0/(double)(K+1) * (dp[i-1][K] + dp[i-1][K-1]);
            else  dp[i][j] = 1.0/(double)(K+1) * (dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j] + dp[i-1][j+1]);
        }
    }
    double ans=0.0;
    for (int i = 0 ;i <= K; i ++) ans+=dp[N][i];
    printf("%.5lf\n",ans);
}
int main()
{
    while (scanf("%d%d",&K,&N)!=EOF)
    slove();
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Commence/p/3989077.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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