Mario and Mushrooms(组合数学)

本文介绍了一道关于计算游戏角色Mario在面对不同蘑菇时的生存概率问题。通过使用简单的数学公式而非复杂的动态规划方法,文章提供了一个简洁高效的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原题链接
Mario and Mushrooms

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 689 Accepted Submission(s): 530

Problem Description
Mario usually relaxes himself by walking along the shady track near the Mushroom Kingdom. The evil King Koopa noticed that and placed a lot of mushroom on the road. There are two types of mushrooms, max mushrooms and bad mushrooms. The bad mushrooms will decrease Mario’s HP by m points, on the other hand, max mushrooms will increase Mario’s HP by one point. The mushrooms are randomly placed on the track and Mario will receive them one by one. Once Mario’s HP becomes zero or below after he received a mushroom, he will die.
Notice that Mario begins with HP zero, so if the first mushroom is bad, Mario will die immediately. Fortunately, if Mario receives all the mushrooms, he will be alive with HP 1. In the other words, if there are k bad mushrooms on the way, there will also be m*k+1 max mushrooms.
Princess Peach wants to know the possibility for Mario staying alive. Please help her to calculate it out.

Input
There are several test cases. The first line contains only one integer T, denoting the number of test cases.
For each test case, there is only one line including two integers: m and k, denoting the amount of points of HP the Mario will decrease if he receives a bad mushroom, and the number of bad mushrooms on the track. (1 <= m <= 1000, 1 <= k <= 1000)

Output
For each test case, output only real number denoting the possibility that Mario will survive if he receives all the randomly placed mushrooms one by one. The answer should be rounded to eight digits after the decimal point.

Sample Input
2
1 1
60 80

Sample Output
Case #1: 0.33333333
Case #2: 0.00020488

这个题当时刚做的时候和队友讨论了很多,队友说要用组合数学的知识去推导,我觉的可以用dp来做,于是我们分头来做这个题,但是很可惜,他的数学公式没有推出来,我写的dp也有着一个缺陷至今也没有调出来那就是采用滚动数组后结果就不正确了,这个我也没有好的办法。但其实最后那个公式特别简单,这就告诉我们一个道理,有的时候像组合数学的题就真的还是要敢大胆的找规律去

//http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4015
//这个题本质上就是一个组合数学的题,只要你能找到那个规律就一定能做出来
#include <cstdio>
int main(){
	int T,kase=0;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
                int m,k;
                scanf("%d%d",&m,&k);
                printf("Case #%d: %.8f\n",++kase,(double)1/(k + k*m +1));
	}
	return 0;
}
////这个题原本dp也是能做的,但是一来开不出那么大的空间,而二来复杂度太高
/*
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int INF=0x3f3f3f3f;
const int maxn=500 + 5;
double dp[2][maxn*maxn + 1];
int main(){
	int T,kase=0;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
                int m,k;
                scanf("%d%d",&m,&k);
                memset(dp,0,sizeof(dp));
                int hao=k*m+1;int sum=hao + k;
//这是豪大大写的滚动数组
//                for(int i=1,state=1;i<=K*M+M+1;++i,state^=1){
//                        for(int j=0;j<=K;++j){
//                                if() ans+=dp[state][j];
//                                else{
//                                        dp[state^1][j]=
//                                }
//                        }
//                }

                dp[0][0]=1;
                for(int i=0;i<=k;i++){
                        for(int j=0;j<=m*k+1;j++){
                                if(j>=1) dp[i][j]=(dp[i][j-1]*(hao-j+1)/(sum-i-j+1))+dp[i][j];
                                if(i*m<j && i>=1) dp[i][j]=(dp[i-1][j]*(k-i+1)/(sum-i-j+1))+dp[i][j];
                        }
                }
                printf("Case #%d: %.8f\n",++kase,dp[k][k*m+1]);
	}
	return 0;
}
*/

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

门豪杰

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值