Puzzles(概率dp)(图)

本文介绍了一个基于随机DFS算法的问题,该问题要求计算从根节点出发到达每个节点的期望时间。通过分析子树结构及节点间的关系,推导出了计算公式,并给出了具体的实现代码。

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                                             D. Puzzles

Barney lives in country USC (United States of Charzeh). USC has n cities numbered from 1 through n and n - 1 roads between them. Cities and roads of USC form a rooted tree (Barney's not sure why it is rooted). Root of the tree is the city number 1. Thus if one will start his journey from city 1, he can visit any city he wants by following roads.

                                                                             

Some girl has stolen Barney's heart, and Barney wants to find her. He starts looking for in the root of the tree and (since he is Barney Stinson not a random guy), he uses a random DFS to search in the cities. A pseudo code of this algorithm is as follows:

let starting_time be an array of length n
current_time = 0
dfs(v):
	current_time = current_time + 1
	starting_time[v] = current_time
	shuffle children[v] randomly (each permutation with equal possibility)
	// children[v] is vector of children cities of city v
	for u in children[v]:
		dfs(u)

As told before, Barney will start his journey in the root of the tree (equivalent to call dfs(1)).

Now Barney needs to pack a backpack and so he wants to know more about his upcoming journey: for every city i, Barney wants to know the expected value of starting_time[i]. He's a friend of Jon Snow and knows nothing, that's why he asked for your help.

Input

The first line of input contains a single integer n (1 ≤ n ≤ 105) — the number of cities in USC.

The second line contains n - 1 integers p2, p3, ..., pn (1 ≤ pi < i), where pi is the number of the parent city of city number i in the tree, meaning there is a road between cities numbered pi and i in USC.

Output

In the first and only line of output print n numbers, where i-th number is the expected value of starting_time[i].

Your answer for each city will be considered correct if its absolute or relative error does not exceed 10 - 6.

Examples

input

Copy

7
1 2 1 1 4 4

output

Copy

1.0 4.0 5.0 3.5 4.5 5.0 5.0 

input

Copy

12
1 1 2 2 4 4 3 3 1 10 8

output

Copy

1.0 5.0 5.5 6.5 7.5 8.0 8.0 7.0 7.5 6.5 7.5 8.0 

 

题意:给出每个节点的父节点,构成了一张图。从1出发,使用题目代码中的走法(即为dfs),问你从1到每一个点的期望值。

思路:

分析一颗子树:

                                                                

当前已知节点1的期望为1.0 ->anw[1]=1.0

需要通过节点1递推出节点2、4、5的期望值

1的儿子分别是2、4、5,那么dfs序所有可能的排列是6种:

1:1-2-4-5  (2、4、5节点的儿子没有写出)

2:1-2-5-4

3:1-4-2-5

4:1-4-5-2

5:1-5-2-4

6:1-5-4-2

计算节点2的期望值得时候,当节点2的前面已经排列了num个点,那么节点2的dfs序就要增加num

所以anw[2]的计算分为两部分,第一部分是:anw[2]=anw[1]+1  (节点1通过1步直接到达儿子2、4、5)

第二部分是:当节点1到达节点2的时候贡献是0,种类分别对应(1、2)

      当先到达节点4后到节点2的时候贡献(size(4)+size(4)+szie(5)),种类分别对应(3、4)

      当先到达节点5后到节点2的时候贡献(size(5)+size(5)+size(4)),种类分别对应(5、6)

而所有的排列对于的概率都是1/6,所以第二部分的贡献就是(0+size(4)*3+size(5)*3)/6 = (size(4)+size(5))/2

仔细推理几颗子树之后:发现anw[v]=anw[u]+1.0+(sz[u]-sz[v]-1)/2.0。

anw[u]+1.0对应第一部分  (sz[u]-sz[v]-1)/2.0 表示的是当前能排在节点v前面的u的儿子的总数  *  0.5

对比1-6的6种排列,任意儿子a、b  ,满足a在b前面的概率是0.5  

来源:https://blog.youkuaiyun.com/libin66/article/details/51918509

每个兄弟节点在自己前面走的概率都是0.5,而一个节点所有的兄弟节点个数为son[a]-son[s[a][i]]-1,乘以0.5即为在自己之前的期望。

#include<bits/stdc++.h>
#define in(a) scanf("%d",&a)
using namespace std;
vector<int> s[100005];
int son[100005];
double ans[100005];

void dfs(int a)
{
    int len=s[a].size();
    son[a]=len;
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        dfs(s[a][i]);
        son[a]+=son[s[a][i]];
    }
}

void cal(int a)
{
    int len=s[a].size();
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        ans[s[a][i]]=ans[a]+1+0.5*(son[a]-son[s[a][i]]-1);
        cal(s[a][i]);
    }
}

int main()
{
    int T,t;
    in(T);
    for(int i=1;i<=T;i++)
        s[i].clear();
    for(int i=2;i<=T;i++)
    {
        in(t);
        s[t].push_back(i);
    }
    dfs(1);
    ans[1]=1.0;
    cal(1);
    for(int i=1;i<=T;i++)
        printf("%.8f ",ans[i]);
    puts("");
    return 0;

}

 

### 关于15 Puzzle的游戏与算法实现 #### 什么是15 Puzzle? 15 Puzzle 是一种经典的滑动拼游戏,通常由一个4×4的网格组成,其中包含15个编号方块和一个空白区域。目标是通过移动相邻的方块到空白位置来重新排列方块至特定的目标状态。 #### 实现思路 为了实现15 Puzzle 游戏及其求解算法,可以采用以下几种技术: 1. **表示棋盘的状态** 使用二维数组来存储当前棋盘的状态是一种常见的做法[^2]。例如: ```java int[][] board = new int[4][4]; ``` 2. **定义合法操作** 需要找到空白格的位置并允许上下左右四个方向上的有效移动。可以通过遍历二维数组定位空白格索引,并判断其周围是否有可交换的方块。 3. **启发式搜索算法** 常见的解决方法包括广度优先搜索(BFS) 和 A* 搜索算法。A* 算法利用了曼哈顿距离(Manhattan Distance)[^1] 或者汉明距离(Hamming Distance),作为评估函数的一部分,从而更高效地探索可能的路径。 - 曼哈顿距离计算方式如下: 对于任意两个坐标 `(x1, y1)` 和 `(x2, y2)`, \[ d_{\text{manhattan}} = |x_1-x_2| + |y_1-y_2| \] - 汉明距离则简单统计不在正确位置上的方块数量。 4. **代码示例** 下面是一个简单的 Java 类 `Board` 来描述如何初始化以及计算曼哈顿距离的方法片段: ```java public class Board { private final int[][] tiles; public Board(int[][] tiles) { this.tiles = copyTiles(tiles); } // 计算曼哈顿距离 public int manhattan() { int distance = 0; for (int i = 0; i < size(); i++) { for (int j = 0; j < size(); j++) { if (tiles[i][j] != 0 && !isCorrectPosition(i, j)) { Point goalPos = getGoalPosition(tiles[i][j]); distance += Math.abs(goalPos.x - i) + Math.abs(goalPos.y - j); } } } return distance; } private boolean isCorrectPosition(int row, int col){ int value = tiles[row][col]; if(value == 0) return true; int expectedRow = (value - 1)/size(); int expectedCol = (value - 1)%size(); return row == expectedRow && col == expectedCol; } private Point getGoalPosition(int tileValue){ int targetX = (tileValue - 1)/size(); int targetY = (tileValue - 1)%size(); return new Point(targetX,targetY); } private static class Point{ int x,y; Point(int x,int y){this.x=x;this.y=y;} } private int[][] copyTiles(int[][] original){ int N=original.length; int [][] result=new int[N][N]; for(int i=0;i<N;i++) System.arraycopy(original[i],0,result[i],0,N); return result; } public int size(){ return tiles.length; } } ``` #### 可能遇到的技术难点 - 如何有效地管理邻居节点?这涉及到返回一组迭代器对象的问题,正如在参考资料中提到的一样,任何实现了 Iterable 接口的数据结构都可以被用来保存这些邻接关系。 - 数据编码问题:如果涉及多张像或者复杂文件格式处理,则需要注意特殊字符序列如 `[FF] XOR [XX]` 这样的转换逻辑[^3]。 #### 总结 综上所述,构建一个完整的15 Puzzle 应用程序不仅需要良好的数据结构设计能力,还需要掌握一定的形界面开发技巧以及优化搜索策略的知识点。上述内容提供了基础框架指导,具体细节还需依据实际需求进一步完善。
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