hdu6595 概率和期望

本文探讨了一个涉及递归程序、逆序对和子序列概率的数学问题。通过对不同长度序列的逆序对期望值进行分析,推导出了计算给定长度序列逆序对期望值的公式,并通过C++代码实现了解决方案。

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题意:

这是一个递归程序。

1.答案加上数组中逆序对的个数。

2.对数组等概率地取一个子序列(可以为空序列)

3.递归计算子序列, 并把结果加到答案中

4.返回答案

Y_UME想玩这个程序。首先,随机生成一个等概率的整数n∈[1,n]。然后他随机生成一个长度为n的排列,概率相等。然后,他运行有趣的程序(function calculate()),将这个排列作为参数,然后获得一个返回值。请输出此值的期望值998244353。

长度n的置换是长度n的数组,其中只包含一对不同的整数∈[1,n]。

置换p中的反转对是一对索引(i,j),使得i>j和<pj。例如,一个置换[4,1,3,2]包含4个逆序:(2,1),(3,1),(4,1),(4,1),(4,3)。

在数学中,子序列是一个序列,它可以从另一个序列中派生出来,方法是删除一些或不删除元素,而不改变其余元素的顺序。注意,空子序列也是原始序列的子序列。

为了更好地理解,请参考https://en.wikipedia.org/wiki/ence

 

思路:

首先考虑一个长度为n的全排列期望产生多少逆序对

n长序列则最多有\frac{n*(n-1) }{2}组逆序对(一个正序数列 1 2 3 4 5 每次从后面拿一位放在前面任意一个位置都能凑成逆序列 一共有有0~n-1的前n项和个), 其中每对出现的概率为1/2, 所以期望为\frac{n*(n-1)}{4}

然后考虑在n长序列中取m长子序列的长度的概率是多少

因为有2^{n}种取法(总情况), 在n中取m个有C^m_n种取法, 所以 P=\frac{C^m_n}{2^n}

考虑f(n)表示n长序列的贡献

边界 f(0)=f(1)=0

那么先加上其全排列的贡献:   f(n)+=\sum\limits_{m=0}^{n}C^m_nf(m)

所以得出式子:  f(n)=\frac{n(n-1)}{4}+\sum\limits_{m=0}^{n} \frac{C^m_nf(m)}{2^n}

移项得: f(n)=\frac{\sum\limits_{m=0}^{n-1}\frac{C^m_n}{2^n}f(m)+\frac{n(n-1)}{4}}{1-\frac{1}{2^n}}

最后答案就是:  ans=\frac{\sum\limits_{i=0}^{N}f(i)}{N}

#include<cstdio>
#include<iostream>
#define ll long long
using namespace std;

const int N = 3000 + 5;
const int MOD = 998244353;
const int mod = 998244353;
ll comb[N][N];
void init(){
    for(int i = 0; i < N; i ++){
        comb[i][0] = comb[i][i] = 1;
        for(int j = 1; j < i; j ++){
            comb[i][j] = comb[i-1][j] + comb[i-1][j-1];
            comb[i][j] %= MOD;
        }
    }
}
ll f[N];
ll two[N];
ll inv2,inv4;
ll power(ll a,ll b)
{
    ll ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)
        {
            ans=ans*a%mod;
        }
        a=a*a%mod;
        b>>=1;
    }
    return ans;
}
int g(int x){
    if(x==0)return 0;
    int re=x*(x+mod-1)%mod;
    re=re*inv4%mod;
    return re;
}
int main()
{
    init();
    f[0]=0;
    f[1]=0;
    two[0]=1;
    inv2=power(2,mod-2);
    inv4=power(4,mod-2);
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        two[i]=two[i-1]*inv2%mod;
    }
    for(int i=2;i<=N;i++)
    {
        f[i]=i*(i-1)%mod*inv4%mod;
        for(int j=2;j<i;j++)
        {
            /*ll tmp=f[j];
            tmp=tmp*comb[i][j]%mod;
            tmp=tmp*two[i]%mod;
            f[i]=(f[i]+tmp)%mod;*/
            f[i]=(f[i]+comb[i][j]*f[j]%mod*two[i]%mod)%mod;
        }
        //f[i]=(f[i]*power(1-two[i]));
        f[i]=(f[i]*power((1-two[i]+mod)%mod,mod-2))%mod;
    }
    ll n;
    while(cin>>n)
    {
        ll ans=0;
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
           ans=(ans+f[i])%mod;
        }
        ans=ans*power(n,mod-2)%mod;
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 

### HDU OJ 2610 2611 题目差异对比 #### 题目背景与描述 HDU OJ 平台上的第2610题第2611题均属于算法挑战类题目,旨在测试参赛者的编程能力逻辑思维能力。然而两道题目在具体的要求、输入输出格式以及解法复杂度方面存在显著不同。 对于第2610题《Bone Collector》,这是一个经典的背包问题变种案例[^1]。题目设定为收集骨头,在给定容量下最大化所获得的价值总。该问题通常通过动态规划方法求解,时间复杂度相对较低,适合初学者理解掌握基础的优化技巧。 而第2611题《Pick Apples》则涉及到更复杂的图论概念——最短路径寻找。在这个场景中,参与者扮演的角色需要在一个由节点组成的果园地图内移动来采摘苹果,并返回起点位置使得摘得果实数量最多的同时行走距离最小化。此类问题往往借助Dijkstra或Floyd-Warshall等经典算法实现高效处理方案的设计[^2]。 #### 输入输出样例分析 - **2610 Bone Collector** 输入部分提供了若干组数据集,每组包含两个整数n(物品数目)v(背包体积),随后给出各物品的具体重量wi及其对应价值vi。最终程序需输出能够装载的最大价值。 输出仅限于单个数值表示最佳解决方案下的最高得分情况。 - **2611 Pick Apples** 此处不仅涉及到了边权(即两点间所需消耗的时间/路程),还增加了顶点属性(如某棵树上挂有的果子量)。因此除了常规的邻接矩阵外还需要额外记录这些特殊参数用于辅助计算过程。最后的结果应呈现一条完整的路线列表连同累计收获了多少颗水果的信息一起展示出来。 综上所述,尽管两者都围绕着资源分配展开讨论,但从实际操作层面来看却有着本质区别:前者聚焦于单一维度内的最优组合选取;后者则是多因素综合考量下的全局最优策略制定。 ```cpp // 示例代码片段 - 动态规划解决2610 Bone Collector #include <iostream> using namespace std; int main() { int n, v; cin >> n >> v; vector<int> w(n), val(n); for (auto& i : w) cin >> i; for (auto& j : val) cin >> j; // dp数组初始化... } // 示例代码片段 - 图论算法应用于2611 Pick Apples #include <queue> #define INF 0x3f3f3f3f typedef pair<int,int> PII; vector<vector<PII>> adjList(N); // 存储加权有向图 priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII>> pq; bool vis[N]; memset(vis,false,sizeof(vis)); while(!pq.empty()){ auto [dist,node]=pq.top(); pq.pop(); if(vis[node]) continue; ... } ```
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