UVA11021--Tribles

本文介绍了一个经典的全概率问题——计算特定条件下Tribbles种群在若干代后完全绝种的概率。通过递推算法实现了高效计算,并提供了完整的C++代码实现。

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Description

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Problem A
Tribbles
Input:
 Standard Input

Output: Standard Output

GRAVITATIONn.
"The tendency of all bodies to approach one another with a strength
proportion to the quantity of matter they contain -- the quantity of
matter they contain being ascertained by the strength of their tendency
to approach one another. This is a lovely and edifying illustration of
how science, having made A the proof of B, makes B the proof of A."

Ambrose Bierce

You have a population of k Tribbles. This particular species of Tribbles live for exactly one day and then die. Just before death, a single Tribble has the probability Pi of giving birth to i more Tribbles. What is the probability that after m generations, everyTribble will be dead?

Input
The first line of input gives the number of cases, NN test cases follow. Each one starts with a line containing n (1<=n<=1000),k (0<=k<=1000) and m (0<=m<=1000). The next n lines will give the probabilities P0P1, ..., Pn-1.

Output
For each test case, output one line containing "Case #x:" followed by the answer, correct up to an absolute or relative error of 10-6.

Sample Input

Sample Output

4
3 1 1
0.33
0.34
0.33
3 1 2
0.33
0.34
0.33
3 1 2
0.5
0.0
0.5
4 2 2
0.5
0.0
0.0
0.5
Case #1: 0.3300000
Case #2: 0.4781370
Case #3: 0.6250000
Case #4: 0.3164062
 
/*此题是很经典的全概率问题。要求m代后绝种的概率。只需分别求出一只毛球在第一代到第m带刚好绝种的概率,相加即可
此题每只毛球最多可能生到1000个孩子,代数上限是1000.求一只到第i代绝种的概率,可以利用一只到i-1代绝种的概率
过程如下:一只成功生下一个孩子的概率*一只i-1代绝种的概率
          一只成功生下二个孩子的概率*(一只i-1代绝种的概率的平方)
		  以此类推即可*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	long double p[1010],f[1010];
	int i,n,m,j,k,tt;
	long double t,ans,ans1; 
	scanf("%d",&tt);//输入样例数
	for (int u=1;u<=tt;u++)
	{
		scanf("%d%d%d",&n,&k,&m);
		for (i=0;i<n;i++)
			scanf("%lf",&p[i]);//p[i]代表每只毛球生i个孩子的概率
		f[1]=p[0];ans1=f[1];//f[1]=p[0] p[0]表示生0个孩子 f[i]代表一只毛球经过i代死光的概率
		for (i=2;i<=m;i++)
		{
			t=f[i-1];f[i]=0;
			for (j=1;j<n;j++)
			{
				f[i]+=t*p[j];
				t*=f[i-1];
			}
			ans1+=f[i];
		}
		ans=1;
		for (i=1;i<=k;i++)//k是初始的毛球数目
			ans*=ans1;
		printf("Case #%d: %.7lf\n",u,ans);
	}	
}


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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