1011. World Cup Betting (20)

本文介绍了一种针对2010年世界杯期间中国足球彩票推出的“三赢”游戏的投注策略。玩家需选择三场比赛并预测每场的结果以获取最大利润。文章详细解释了如何通过计算不同结果的赔率来确定最佳投注方案。

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With the 2010 FIFA World Cup running, football fans the world over were becoming increasingly excited as the best players from the best teams doing battles for the World Cup trophy in South Africa. Similarly, football betting fans were putting their money where their mouths were, by laying all manner of World Cup bets.

Chinese Football Lottery provided a "Triple Winning" game. The rule of winning was simple: first select any three of the games. Then for each selected game, bet on one of the three possible results -- namely W for win, T for tie, and L for lose. There was an odd assigned to each result. The winner's odd would be the product of the three odds times 65%.

For example, 3 games' odds are given as the following:

 W    T    L
1.1  2.5  1.7
1.2  3.0  1.6
4.1  1.2  1.1

To obtain the maximum profit, one must buy W for the 3rd game, T for the 2nd game, and T for the 1st game. If each bet takes 2 yuans, then the maximum profit would be (4.1*3.0*2.5*65%-1)*2 = 37.98 yuans (accurate up to 2 decimal places).

Input

Each input file contains one test case. Each case contains the betting information of 3 games. Each game occupies a line with three distinct odds corresponding to W, T and L.

Output

For each test case, print in one line the best bet of each game, and the maximum profit accurate up to 2 decimal places. The characters and the number must be separated by one space.

Sample Input
1.1 2.5 1.7
1.2 3.0 1.6
4.1 1.2 1.1
Sample Output
T T W 37.98

题目大意:

随着2010年世界杯的举办,世界各地的足球迷们正变得越来越兴奋,因为最优秀的球员都在为南非世界杯的奖杯而战。同样的,足球博彩的球迷们通过各种各样的世界杯赌注把他们的钱放在了他们的嘴里。
中国足球彩票提供了一个“三赢”的游戏。获胜的规则很简单:首先选择三场比赛。然后,对于每一个选择的游戏,押注三种可能的结果之一,即W代表胜利,T代表平局,L代表输。每个结果都有一个奇数。胜出者的奇数将是3个几率乘以65%的乘积。
例如,3场比赛的几率如下:
W T L
1.1 2.5 1.7
1.2 3.0 1.6
4.1 1.2 1.1
为了获得最大的利润,我们必须购买第三局的W,第2局的T,和第1局的T。如果每个下注2元,那么最大利润将是(4.1*3.0*2.5*65%-1)*2 = 37.98元(精确到小数点后2位)。
输入
每个输入文件包含一个测试用例。每个案例包含3个游戏的投注信息。每一种游戏都有三种不同的概率对应于W, T和L。
输出
对于每一个测试用例,每一款游戏的最佳下注点数,最大利润精确到小数点后两位。字符和数字必须用一个空格隔开。

代码:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main()
{
    double arr[5][5],num,sum=1,k,t,p;
    int i,j,n,m;
    char c,d[3];
    for(i=0;i<3;i++)
    {
        for(j=0;j<3;j++)
        {
            scanf("%lf",&num);
            if(j==0)
            {
                c='W';
                k=num;
            }else
            {
                if(k<num)
                {
                    k=num;
                    if(j==1)
                        c='T';
                    else
                        c='L';
                }
            }
        }
        d[i]=c;
        sum*=k;
    }
    t=(sum*0.65-1)*2;
    printf("%c %c %c %.2lf",d[0],d[1],d[2],t);
   //printf("%lf\n",round(3797.5)/100);
    return 0;
}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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