Poj 3744 Scout YYF I(矩阵概率DP)

本博客讨论了如何计算在充满地雷的路径中安全通行的概率,涉及动态规划算法和矩阵快速幂求解,适合计算机科学领域的学习者。

Scout YYF I
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Description

YYF is a couragous scout. Now he is on a dangerous mission which is to penetrate into the enemy's base. After overcoming a series difficulties, YYF is now at the start of enemy's famous "mine road". This is a very long road, on which there are numbers of mines. At first, YYF is at step one. For each step after that, YYF will walk one step with a probability of p, or jump two step with a probality of 1-p. Here is the task, given the place of each mine, please calculate the probality that YYF can go through the "mine road" safely.

Input

The input contains many test cases ended with EOF.
Each test case contains two lines.
The First line of each test case is N (1 ≤ N ≤ 10) and p (0.25 ≤ p ≤ 0.75) seperated by a single blank, standing for the number of mines and the probability to walk one step.
The Second line of each test case is N integer standing for the place of N mines. Each integer is in the range of [1, 100000000].

Output

For each test case, output the probabilty in a single line with the precision to 7 digits after the decimal point.

Sample Input

1 0.5
2
2 0.5
2 4

Sample Output

0.5000000
0.2500000

题意:有一条布满N颗地雷的路径,从起点1开始。然后N个雷的位置。往前走一步的概率为P,往前走两步的概率为1-P、问能安全通过这条路径的概率是多大。

到达i位置的概率为:DP[i]=DP[i-2]*(1-P)+DP[i-1]*P

题解:分段计算概率,将N颗雷分解成N段路,N颗雷位置排好序a[0]-a[N-1].

第一段路径为1~a[0],

第二段路径为a[0]+1~a[1],依次类推。

然后将能安全经过这N条分解的路径的乘积即是答案。

安全经过第i条路径的概率(1-为正好走到地雷的位置的概率)

因为路径太长,只能用矩阵快速幂求解每个地雷位置的概率。当然起点位置设置为前一个地雷位置安全经过的下一个点概率为1.

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <map>
#include <stack>
#include <list>
#include <vector>
#include <ctime>
#define LL __int64
#define eps 1e-8
#define pi acos(-1)
using namespace std;
struct Matrix{
	double go[2][2];
	Matrix operator *(const Matrix a){
		Matrix res;
		memset(res.go,0,sizeof(res.go));
		for (int i=0;i<2;i++)
			for (int j=0;j<2;j++)
				for (int k=0;k<2;k++)
					res.go[i][j]+=go[i][k]*a.go[k][j];
		return res;
	}
};
Matrix KSM(Matrix a,int k){
	Matrix res;
	memset(res.go,0,sizeof(res.go));
	for (int i=0;i<2;i++)
		res.go[i][i]=1;
	Matrix temp=a;
	while (k){
		if (k&1) res=res*temp;
		temp=temp*temp;
		k>>=1;
	}
	return res;
}
int a[20];
int main(){
	int n;
	double p;
	while (~scanf("%d%lf",&n,&p)){
		for (int i=0;i<n;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		sort(a,a+n);
		Matrix t;
		t.go[0][0]=p;
		t.go[0][1]=1-p;
		t.go[1][0]=1;
		t.go[1][1]=0;
		double ans=1;
		for (int i=0;i<n;i++){
			Matrix temp;
			if (i==0)
				temp=KSM(t,a[0]-1);
			else 
				temp=KSM(t,a[i]-a[i-1]-1);
			ans*=(1-temp.go[0][0]);
		}
		printf("%.7f\n",ans);
	}
	return 0;
}


**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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