Codeforces Round #333 (Div. 2) E Kleofáš and the n-thlon

本文介绍了一种使用概率动态规划方法解决特定竞赛排名问题的算法。问题要求计算一名选手在多轮比赛后的期望排名,通过构建概率DP模型并利用前缀和优化,实现了高效的求解。

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上课时间突然毒瘾发作,于是掏出笔记本切掉了这题,我好兴奋啊.jpg

题意:m个人进行n轮比赛,在每轮比赛中,所有人的得分是一个1~m的排列,最终得分是每一轮的分数之和。rank的定义是
得分严格小于你分数的人数+1。给出一个人在每一轮的得分,求他最终的期望rank。(n<=100,m<=1000)

首先注意到,直接求出某一个人的期望rank是非常困难的,而剩余的m-1个人是等价的,所以可以考虑求出其中某一个人的信息,进而推出答案。
很自然想到可以概率dp求出一个人最终得分小于你的得分的概率,然后乘上(m-1)就是分数小于你的人数期望,+1之后就是期望rank啦。
概率DP的状态是第now轮比赛后总分已经达到了score,记已经给出第now轮你的得分为ar[now],那么其他人可以在这一轮获得1~m中不等于ar[now]的分数
dp[now][score]=i!=ar[now]dp[now1][scorei]/(m1)
状态数n*n*m,转移复杂度O(m)
之后注意到转移是一个求和的过程,所以可以用前缀和来处理,将转移优化到常数。

/* ***********************************************
Author        :axp
Created Time  :2016/11/17 10:48:44
TASK          :E.cpp
LANG          :C++
************************************************ */

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <string>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int inf = 1<<30;
const int md = 1e9+7;
const int N = 100+10;
const int M = 1e3+10;
int n,m;
int T;
int ar[N];
double dp[N][M*N];
double sum[N][M*N];

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    int al=0;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&ar[i]),al+=ar[i];
    sum[0][0]=dp[0][0]=1;
    for(int j=0;j<=m*n;j++)sum[0][j]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=i;j<=m*n;j++)
        {
            int t=max(j-m,0);
            double p=sum[i-1][j-1];
            if(t)p-=sum[i-1][t-1];
            if(t<=j-ar[i] && j-ar[i]<=j-1)p-=dp[i-1][j-ar[i]];
            dp[i][j]=p/(m-1);
            //cout<<i<<' '<<j<<' '<<dp[i][j]<<endl;
            sum[i][j]=sum[i][j-1]+dp[i][j];
        }
    }
    double ans=0;
    for(int i=0;i<al;i++)
        ans+=dp[n][i];
    ans*=m-1;
    ans+=1;
    printf("%.11lf\n",ans);
    return 0;
}

buff来源:
http://meopass.blog.163.com/blog/static/2583760592016101604317229/

内容概要:本文档详细介绍了Analog Devices公司生产的AD8436真均方根-直流(RMS-to-DC)转换器的技术细节及其应用场景。AD8436由三个独立模块构成:轨到轨FET输入放大器、高动态范围均方根计算内核和精密轨到轨输出放大器。该器件不仅体积小巧、功耗低,而且具有广泛的输入电压范围和快速响应特性。文档涵盖了AD8436的工作原理、配置选项、外部组件选择(如电容)、增益调节、单电源供电、电流互感器配置、接地故障检测、三相电源监测等方面的内容。此外,还特别强调了PCB设计注意事项和误差源分析,旨在帮助工程师更好地理解和应用这款高性能的RMS-DC转换器。 适合人群:从事模拟电路设计的专业工程师和技术人员,尤其是那些需要精确测量交流电信号均方根值的应用开发者。 使用场景及目标:①用于工业自动化、医疗设备、电力监控等领域,实现对交流电压或电流的精准测量;②适用于手持式数字万用表及其他便携式仪器仪表,提供高效的单电源解决方案;③在电流互感器配置中,用于检测微小的电流变化,保障电气安全;④应用于三相电力系统监控,优化建立时间和转换精度。 其他说明:为了确保最佳性能,文档推荐使用高质量的电容器件,并给出了详细的PCB布局指导。同时提醒用户关注电介质吸收和泄漏电流等因素对测量准确性的影响。
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