uva10759动态规划+重载运算符

本文介绍了一个使用C++实现的算法,该算法可以计算投掷骰子n次后总点数达到特定次数以上的概率。通过定义结构体来表示分数,并利用DP(动态规划)方法进行求解。

题目

问,扔n次骰子,总点数在x次以上的概率是多少,n ≤ 24 、0 ≤ x < 150。

解题思路

用小数表示这题就很简单。换成用分数形式表示,只需要手写一下分数运算符即可。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct node
{
    long long a, b;
    node operator*(const int &temp) const//乘法等价于乘分子
    {
        node res;
        res.a = a * temp;
        res.b = b;
        return res;
    }
    node operator/(const int &temp) const//除法等价于乘分母
    {
        node res;
        res.a = a;
        res.b = b * temp;
        return res;
    }
    node operator+(node &temp)
    {
        if (b == 0)
            return node{temp.a, temp.b};
        else if (temp.b == 0)
            return node{a, b};

        long long lcm = b / __gcd(b, temp.b) * temp.b;
        a *= lcm / b;
        temp.a *= lcm / temp.b;
        node res;
        res.a = a + temp.a;
        res.b = lcm;
        return res;
    }

} dp[30][180]; //dp[i][j]表示扔i次 总和为j 的概率
int n, k;

void solve()
{
    for (int i = 0; i < 30; i++)
        for (int j = 0; j < 180; j++)
            dp[i][j].a = dp[i][j].b = 0;

    for (int i = 1; i <= 6; i++)
        dp[1][i].a = 1, dp[1][i].b = 6;

    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        for (int j = i; j <= 6 * i; j++)
        {
            for (int k = 1; k <= 6; k++)
            {
                if (j - k >= 0)
                {
                    //其实就一句
                    // dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] * 1 / 6;
                    node temp;
                    temp = dp[i - 1][j - k];
                    temp = temp * 1;
                    temp = temp / 6;
                    dp[i][j] = dp[i][j] + temp;
                }
            }
        }
    }
    node ans;
    ans.a = ans.b = 0;

    for (int i = k; i <= 6 * n; i++)
        ans = ans + dp[n][i];
    if (ans.b == 0)
        cout << "0" << endl;
    else
    {
        long long g = __gcd(ans.a, ans.b);
        if (ans.a == ans.b)
        {
            cout << "1" << endl;
            return;
        }
        cout << ans.a / g << '/' << ans.b / g << endl;
    }
}
int main()
{
    while (cin >> n >> k && (n + k))
        solve();

    return 0;
}
### 关于UVa 307问题的动态规划解法 对于UVa 307 (Sticks),虽然通常采用深度优先搜索(DFS)+剪枝的方法来解决这个问题,但也可以尝试构建一种基于动态规划的思想去处理它。然而,在原描述中并未提及具体的动态规划解决方案[^3]。 #### 动态规划解题思路 考虑到本题的核心在于通过若干根木棍拼接成更少数量的新木棍,并使得这些新木棍尽可能接近给定的目标长度。为了应用动态规划技术,可以定义一个二维数组`dp[i][j]`表示从前i种不同类型的木棍中选取一些组合起来能否恰好组成总长度为j的情况: - 如果存在这样的组合,则`dp[i][j]=true`; - 否则`dp[i][j]=false`. 初始化时设置`dp[0][0]=true`, 表明没有任何木棍的情况下能够构成零长度。接着遍历每种类型的木棍以及所有可能达到的累积长度,更新对应的布尔值。最终检查是否存在某个k使得`sum/k * k == sum && dp[n][sum/k]`成立即可判断是否能成功分割。 这种转换方式利用了动态规划中的两个重要特性:最优化原理和重叠子问题属性。具体来说,每当考虑一根新的木棍加入现有集合时,只需要关注之前已经计算过的较短长度的结果,从而避免重复运算并提高效率[^1]. #### Python代码实现 下面给出一段Python伪代码用于说明上述逻辑: ```python def can_partition_sticks(stick_lengths, target_length): n = len(stick_lengths) # Initialize DP table with False values. dp = [[False]*(target_length + 1) for _ in range(n + 1)] # Base case initialization. dp[0][0] = True for i in range(1, n + 1): current_stick = stick_lengths[i - 1] for j in range(target_length + 1): if j >= current_stick: dp[i][j] |= dp[i - 1][j - current_stick] dp[i][j] |= dp[i - 1][j] return any(dp[-1][l] and l != 0 for l in range(target_length + 1)) # Example usage of the function defined above. stick_lengths_example = [...] # Input your data here as a list. total_sum = sum(stick_lengths_example) if total_sum % min(stick_lengths_example) == 0: result = can_partition_sticks(stick_lengths_example, int(total_sum / min(stick_lengths_example))) else: result = False print('Can partition sticks:', 'Yes' if result else 'No') ``` 需要注意的是,这段代码只是一个简化版本,实际比赛中还需要进一步调整参数以适应特定输入范围的要求。此外,由于题目本身允许有多余的小段剩余未被使用,所以在设计状态转移方程时也应适当放宽条件.
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