luoguP4316 绿豆蛙的归宿

这篇博客讲解了如何将DAG图转化为拓扑排序后,利用逆推动态规划求解从终点到起点的路径长度期望问题。通过构建从终点到起点的期望状态转移方程,避免了传统顺推方法中的复杂概率计算,适用于等概率选择路径的情况。
Label

DAG转化成拓扑序后逆向DP

Description

给定一张nnn个点mmm条边、起点为111终点为nnn的DAG,每条边均有一个长度,且从起点出发可到达所有的点,所有的点也能到达终点。

绿豆蛙从起点出发走向终点,到达每一个顶点时,若有kkk条离开该点的道路,它会等概率地选择任意一条道路离开该点,即走向每条路的概率均为1k\frac{1}{k}k1。求它从起点到终点所经过地路径的期望长度为多少。

数据范围:1≤n≤105,1≤m≤2n1\leq n \leq 10^5,1\leq m \leq 2n1n105,1m2n,答案四舍五入后保留两位小数输出。

Solution

(友情提示:本文中(u,v,w)代表从点u通向点v的,边权为w的有向边)

顺推—一个不好搞的思路

dp[i]dp[i]dp[i]表示从点111到点iii所经过的路径长度的期望,那么:

dp[i]=∑pk(dp[u[k]+w[k]])dp[i]=\sum p_k(dp[u[k]+w[k]])dp[i]=pk(dp[u[k]+w[k]]),其中pkp_kpk为走编号为k的边的概率,但问题来了:原题意中说的是“等概率地走离开某点的所有道路”,所以所有到达某点的道路走的概率着实不好算(有一种经典的错误思路为dp[i]=∑1outu[k](dp[u[k]]+w[k])dp[i]=\sum\frac{1}{ out_{u[k]}}(dp[u[k]]+w[k])dp[i]=outu[k]1(dp[u[k]]+w[k])out[u[k]]out[u[k]]out[u[k]]为点u[k]u[k]u[k]的出度),但∑1outu[k]\sum\frac{1}{ out_{u[k]}}outu[k]1显然不等于1,此式不符合期望性质);故考虑转换思路。

逆推

在期望题中,逆推的使用条件往往是**“终止状态确定时可用逆推”,那么我们考虑想一个终止状态确定的状态**。

此处状态与顺推相反,dp[i]dp[i]dp[i]不再表示从点111到点iii所经过的路径长度的期望,而是从点iii到点nnn所经过的路径长度的期望。知道了状态,我们很容易列出符合期望公式E(x)=∑pixiE(x)=\sum p_i x_iE(x)=pixidpdpdp式:
dp[x]=∑i=1out[x]1out[x](dp[v[i]]+w[i])dp[x]=\sum_{i=1}^{out[x]}\frac{1}{out[x]}(dp[v[i]]+w[i])dp[x]=i=1out[x]out[x]1(dp[v[i]]+w[i])
(dp[n]=0)(dp[n]=0)(dp[n]=0)
其中out[x]out[x]out[x]为点xxx的出度。
由于是逆推,故可以在拓扑排序过程中实现答案统计。

Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#define ri register int
using namespace std;

const int MAXN=200020;
int n,m,top,u[MAXN],v[MAXN],fst[MAXN],nxt[MAXN],out[MAXN],dfn[MAXN];
double w[MAXN],dp[MAXN];

void topsort(int x)
{
	dfn[x]=1;
	for(ri k=fst[x];k>0;k=nxt[k])
	{
		if(dfn[v[k]])//此处if顺序不能写反!
		{
			dp[x]+=dp[v[k]]+w[k];
			continue;
		}
		topsort(v[k]);
		dp[x]+=dp[v[k]]+w[k];//统计出度点的答案
	}
	if(out[x]!=0)	dp[x]/=out[x];
}

int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	top=n;
	for(ri i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%lf",&u[i],&v[i],&w[i]);
		nxt[i]=fst[u[i]],fst[u[i]]=i;
		++out[u[i]];
	}
	topsort(1);
	printf("%.2f",dp[1]);//.xf自带四舍五入功能
	return 0;
}
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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