Aeroplane chess 4405 hdu 概率DP求期望入门题

首先什么是期望,就我从这俩天从0到有的经验,总结一下,期望是预估值,就是未来发生的事情,一个故事说是一个酒鬼向一个数学家题一个问题,问题是谁先胜三局,比赛的胜率都是一样的。则将可以赢得100珐琅,可是由于某种原因当甲赢了俩局,乙赢了一局时结束了,问题来了,那么怎么分配钱才是合理的呢,最后  甲得到75珐琅,乙得到25珐琅,这就是最早关于期望的问题。先来算乙   乙俩局都要必赢,1/2*1/2*100=25,所以是25珐琅,而甲呢1/2*100+1/2*1/2*100=75所以是75珐琅

 

期望=每个事情发生的概率*对应的权值累加和     就是期望,有时候期望有可以被叫做平均数,不如一个骰子有6个数,每个数摇到的概率都是1/6,上面说过  期望=每个事情发生的概率*对应的权值累加和,所以摇到的期望是    1/6*1+1/6*2+1/6*3+1/6*4+1/6*5+1/6*6=3.5

 

期望其实是逆推,从已知退位置,当飞行超过等于N时,期望是0,为啥是0,因为已经到终点了就没必要继续了,

DP[0]=1/6*DP[1]+1/6*DP[2]+1/6*DP[3]+1/6*DP[4]+1/6*DP[5]+1/6*DP[6]+1;

DP[1]=1/6*DP[2]+1/6*DP[3]+1/6*DP[4]+1/6*DP[5]+1/6*DP[6]+1/6*DP[7]+1;

当飞行超过等于N时,期望是0,逆推出DP[0],就是答案

接下来是这道题的代码

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
double dp[101100];
int a[101111];
int main()
{
    int N,M,l,w,j;
     while(~scanf("%d%d",&N,&M)&&(N||M))
     {
       memset(dp,0,sizeof(dp));
       memset(a,-1,sizeof(a));
       for(int i=0;i<M;i++)
       {
       scanf("%d%d",&l,&w);
       a[l]=w;
       }
       for(int i=N-1;i>=0;i--)
       {
         if(a[i]!=-1)
          {
          dp[i]=dp[a[i]];
           continue;
          }
          dp[i]+=1;
       for(j=1;j<=6;j++)
       {
            dp[i]+=1.0/6.0*dp[i+j];
       }
       }
       printf("%.4lf\n",dp[0]);
     }
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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