codeforces 623D

探讨了在给定人数及各自被抓概率的条件下,计算所有人至少被抓一次所需轮数的期望值问题。通过动态调整策略使每轮都有较高概率推进进度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原题

原题链接

题目大意

给定 n100 个人,每轮随机选取一个人,每个人被选的概率为 pi(0.01),pi=1 ,游戏结束当且仅当每个人被抓住一次或以上,问,在最优策略下,期望结束轮数是多少,要求答案精度为 106

解题思路

fi,j 表示第 i 轮结束之后,第j个人被抓过的概率。

gi 表示第 i 轮结束之后,所有人都被抓过的概率。
显然gi=nj=1fi,j.

Ans=+i=1i(gigi1)
最优策略就是,尽量使得 i 较小时,gigi1较大。

先看看 fi,j fi1,j 的关系。
1)fi,j=fi1,j ,第 i 轮不选j.
2)fi,j=fi1,j+(1fi1,j)pj ,第 i 轮选j.

gi=gi1fi,j/fi1,j
只要求 fi,j/fi1,j 最大即可,这个可以枚举,或者用数据结构维护。

其实 3105 轮过后答案就不会再有大于 106 的误差了。

误差分析

gt(10.99t/100)10011000.99t/100.
+t=N+11gt100+t=N+10.99t/100 .
所以大概 3105 次运算之后答案就精准了。

参考代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
#define maxn 105
#define lim 300000
#define ld long double
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define eps 1e-15
using namespace std;

ld f[2][maxn];

ld g[2],ans;

ld p[maxn];

int n;

int main(){
    scanf("%d",&n);
    fo(i,1,n) {
        cin>>p[i];
        p[i]/=100;
    }
    int last=0,now=1;
    fo(i,1,lim) {
        last^=1;
        now^=1;
        ld best=0;
        int w=0;
        fo(j,1,n) {
            ld thi=(1-f[last][j])*p[j]/f[last][j];
            if (thi>best) {
                best=thi;
                w=j;
            }
        }
        fo(j,1,n) {
            if (j==w) {
                f[now][j]=f[last][j]+(1-f[last][j])*p[j];
            }
            else {
                f[now][j]=f[last][j];
            }
        }
        if (f[last][w]<eps) {
            g[now]=1;
            fo(j,1,n) g[now]=g[now]*f[now][j];
        }
        else g[now]=g[last]*f[now][w]/f[last][w];
        ans=ans+(g[now]-g[last])*i;
    }
    double pri=ans;
    printf("%.16lf",pri);
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值