HDU 4405 Aeroplane chess

本文解析了一个基于飞行棋的游戏问题,通过概率动态规划的方法计算从起点到终点所需掷骰子次数的期望值。考虑了游戏中的捷径因素,并给出了清晰的算法实现。

题意,有一条线,你在这条线上走飞行棋,骰子为1—6,等概率,骰子正面是多少就走几步,这条线上有些点是有捷径的,可以直接到这个点后面的某个点,然后如果后面那个店也有捷径可以直接走捷径,走捷径是不需要掷骰子的。题目里说了,每个点最多一条捷径.....问,走到终点需要掷骰子的次数的期望。

挺简单的一个概率dp,一开始理解有点问题..以为走到有捷径的点可以选择掷骰子或者走捷径..然而直接走捷径就好。

定义dp[i] 当前在i位置到达终点的期望次数。

很明显在没有捷径的点上 dp[i] = Σ(dp[i+x] ) / 6 + 1,有捷径的点直接dp[i] = dp[go[i]] 就可以了。

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    > File Name: source.cpp
    > Author: oldflag
    > Created Time: 星期二 10/ 4 02:36:03 2016
 ************************************************************************/

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
typedef long long LL;

int n, m;
double dp[100010];
int g[100010];
int main()
{
//	freopen("data.vim", "r", stdin);
	while(scanf("%d%d", &n, &m), !(n == 0 && m == 0))
	{
		int s, e;
		memset(g, 0, sizeof g);
		for(int i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf("%d%d", &s, &e);
			g[s] = e;
		}
		memset(dp, 0, sizeof dp);
		for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
		{
			for(int j = 1; j <= 6; j++)
				dp[i] += dp[i + j];
			dp[i] /= 6;
			dp[i]++;
			if(g[i])
				dp[i] = dp[g[i]];
		}
		printf("%.4lf\n", dp[0]);
	}
    return 0;
} 


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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