CCF CSP 202109-4 收集卡牌

本文介绍了一种通过模拟树的层次遍历过程来计算在已知每张卡牌抽取概率的情况下,期望抽中所有卡牌所需的次数。利用队列进行层次遍历,通过不断生成子节点并更新概率积来逼近最终答案。

定义存储结构

结构体:卡牌抽取状态,层数(抽取次数),概率积

定义一个队列,模拟树的层次遍历过程

输入

读入卡牌总数n和硬币k换卡牌数

读入卡牌获得概率

利用队列模拟n叉树的层次遍历

每一个出队的结点

  • 判断是否完成卡牌抽取
  • 若完成,计算概率积,并累计求和
  • 若未完成,继续抽牌,生成子节点,计算概率积,并把子节点入队列

队列为空(遍历结束),输出结果

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
double p[16];//卡牌数n小于等于16,对应的概率数也小于等于16 
int n,k;
struct node{
	int state;//卡牌抽取状态[本质上是一个向量,某位为1,表示抽取到该位的牌] 
	int level;//层数(抽取次数) 
	double p;//概率积 
}; 
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&k);//读入卡牌总数n和硬币k换卡牌数
	for(int i=0;i<n;i++) scanf("%lf",p+i);//获得第i种卡牌的概率为p[i-1]
	double ans = 0;//记录期望抽卡次数
	
	node nodecur,nodechild;
	queue<node> q;//定义一个队列,模拟树的层次遍历过程
	
	//初试化根节点 
	nodecur.state = 0;
	nodecur.level = 0;
	nodecur.p = 1;
	//开始n叉树的层次遍历 
	q.push(nodecur); 
	while(!q.empty()){
		nodecur = q.front();
		q.pop();
		int cnt = 0;//记录抽取到的不同种类的牌数
		for(int i=0;i<n;i++)
			if((nodecur.state>>i)&1) cnt++;
		//nodecur.level-cnt为硬币的个数 
		if(cnt+(nodecur.level-cnt)/k>=n){
			ans = ans += nodecur.p * nodecur.level; //累加概率积*层数 
			continue;//此时,不需要生成子节点,直接跳过,原因在于已经符合条件,不需要继续抽牌 
		}
		for(int i=0;i<n;i++){//生成子节点 
			nodechild.p = nodecur.p*p[i];//计算子节点的概率积 
			nodechild.state = nodecur.state|(1<<(n-i-1));
			nodechild.level = nodecur.level + 1;
			q.push(nodechild);//将子节点入队 
		}
	}
	printf("%.10lf\n",ans);//题目样例2保留到了小数点后的第10位 
	return 0;
}

CCF - CSP 201312 - 4有趣的数题目描述为:把一个数称为有趣的,需满足: 1. 它的数字只包含0, 1, 2, 3,且这四个数字都出现过至少一次。 2. 所有的0都出现在所有的1之前,而所有的2都出现在所有的3之前。 3. 最高位数字不为0。 需要计算恰好有n位的有趣的数的个数,由于答案可能非常大,只需要输出答案除以1000000007的余数 [^2]。 解题思路可以通过动态规划来解决该问题: - 首先,考虑到数字的排列规则,我们可以根据当前数字位的状态进行分类。设`dp[i][j]`表示前`i`位数字处于状态`j`的方案数。这里的状态`j`可以有以下6种情况: - 状态0:只出现了数字2。 - 状态1:只出现了数字2和0。 - 状态2:只出现了数字2和3。 - 状态3:只出现了数字2、0和1。 - 状态4:只出现了数字2、0和3。 - 状态5:数字0、1、2、3都出现了。 - 然后,根据状态转移来推导`dp`数组的值。对于每一位数字,它可以由前一位数字的不同状态转移而来。例如,对于状态0,下一位可以继续是2,转移到状态0;也可以变成2和0,转移到状态1。 - 最后,我们要求的恰好有`n`位的有趣的数的个数就是`dp[n][5]`。 以下是使用Python实现的代码示例: ```python MOD = 1000000007 def count_interesting_numbers(n): dp = [[0] * 6 for _ in range(n + 1)] dp[1][0] = 1 # 第1位只能是2,处于状态0 for i in range(2, n + 1): # 状态0:只能继续是2 dp[i][0] = dp[i - 1][0] # 状态1:可以由状态0加0或者状态1加0得到 dp[i][1] = (dp[i - 1][0] + dp[i - 1][1] * 2) % MOD # 状态2:可以由状态0加3或者状态2加3得到 dp[i][2] = (dp[i - 1][0] + dp[i - 1][2]) % MOD # 状态3:可以由状态1加1或者状态3加1得到 dp[i][3] = (dp[i - 1][1] + dp[i - 1][3] * 2) % MOD # 状态4:可以由状态1加3、状态2加0或者状态4加0或3得到 dp[i][4] = (dp[i - 1][1] + dp[i - 1][2] + dp[i - 1][4] * 2) % MOD # 状态5:可以由状态3加3、状态4加1或者状态5加1或3得到 dp[i][5] = (dp[i - 1][3] + dp[i - 1][4] + dp[i - 1][5] * 2) % MOD return dp[n][5] n = 4 # 示例,可根据需要修改n的值 result = count_interesting_numbers(n) print(result) ``` ###
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