【期望DP】找BUG

题意
n个系统,m个Bug,每天某个系统会出现某个Bug。
求每个系统都出现了Bug,且每个Bug都出现过的期望天数。
【思路】
“概率顺着推,期望逆着推”。
f[i][j]表示已经有i个系统出现了Bug,有j种Bug出现了的状态到达目标状态的期望天数。
很明显f[n][m]=0。
然后给出一个定律:设E(x)为状态x的期望,那么E(x)=转移到状态i的概率*状态i的期望+转移到状态j的概率*状态j的期望..+转移所需时间。
然后对于f[i][j],有
(n-i)/n * j/m 的概率转移到 f[i+1][j]
i/n * (m-j)/m 的概率转移到 f[i][j+1]
(n-i)/n * (m-j)/m 的概率转移到 f[i+1][j+1]
i/n * j/m 的概率不变(也就是转移到f[i][j])。
然后加起来+1,式子变形把f[i][j]移到左边再合并把除的移动到右边就行了。
【代码】

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define MAXN 1100
using namespace std;
inline int read()
{
    int ans=0,f=1;char x=getchar();
    while(x<'0'||x>'9')
    {
        if(x=='-')f=-1;
        x=getchar();
    }
    while(x>='0'&&x<='9')
    {
        ans=ans*10+x-'0';
        x=getchar();
    }
    return ans*f;
}
double f[MAXN][MAXN];
int main()
{
    int n=read(),m=read();

    f[n][m] = 0.0;
    for(int i=n;i>=0;i--)
        for(int j=m;j>=0;j--)
        {
            if(i==n&&m==j)continue;
            double p1=(double) (n-i)/n * j/m * f[i+1][j] ;
            double p2=(double) i/n * (m-j)/m * f[i][j+1] ;
            double p3=(double) (n-i)/n * (m-j)/m * f[i+1][j+1] ;
            double p4=(double) i/n * j/m ;
            f[i][j]=(   p1+p2+p3+1   ) / (1-p4);
        }

    printf("%.4lf\n",f[0][0]);

    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
期望dp和概率dp是两种不同的动态规划方法。 期望dp是指通过计算每个状态的期望值来求解最终的期望。在期望dp中,我们通常定义dp\[i\]表示在第i个状态时的期望值,然后通过状态转移方程来更新dp数组,最终得到最终状态的期望值。期望dp通常用于求解期望问题,例如求解骰子的期望点数、求解抽奖的期望次数等。 概率dp是指通过计算每个状态的概率来求解最终的概率。在概率dp中,我们通常定义dp\[i\]表示在第i个状态时的概率,然后通过状态转移方程来更新dp数组,最终得到最终状态的概率。概率dp通常用于求解概率问题,例如求解抛硬币出现正面的概率、求解从一副牌中抽到红心的概率等。 总结来说,期望dp和概率dp的区别在于它们所计算的是不同的值,期望dp计算的是期望值,而概率dp计算的是概率值。 #### 引用[.reference_title] - *1* [概率/期望dp专题](https://blog.youkuaiyun.com/qq_34416123/article/details/126585094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【动态规划】数学期望/概率DP/期望DP详解](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45697774/article/details/104274160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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