期望DP

本文精选三道期望DP题目,深入解析hdu4405、zoj3551及zoj3329的算法思路与实现代码,涵盖骰子游戏、吸血鬼传播模型与多骰子点数期望计算。

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直接上例题

1、hdu4405

题意:有n+1个点编号从0->n,有m组通道可以直接从xi->yi不需要花费一次走的次数,每次可投一个骰子,如果点数为x,当前处于i点,即可走到i+x位置,求走到n点的花费的次数的期望。

分析:期望dp一般都是从后往前推,设dp[i]表示从i->n所花费次数期望,显然dp[n]=0,如果没有通道就是

dp[i]+=\sum_{j=1}^{6}\frac{dp[i+j]}{6}+1,如果有通道(u->v)则是dp[u]=dp[v],此时不需要加1,因为没有耗费,最后就是求一下dp[0]即可。

Ac code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
int mp[maxn];
double dp[maxn];
int main()
{
    int n,m,u,v;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)&&(n+m)){
        for(int i=1;i<=m;i++){
            scanf("%d%d",&u,&v);
            mp[u]=v;
        }
        dp[n]=0;
        for(int i=n-1;i>=0;--i)
        {
            if(!mp[i])
            {
                for(int j=1;j<=6;j++)
                    dp[i]+=dp[i+j]/6.0;
                dp[i]+=1;
            }
            else dp[i]=dp[mp[i]];
        }
        printf("%.4f\n",dp[0]);
        for(int i=0;i<=n;i++) dp[i]=mp[i]=0;
    }
    return 0;
}

 

2、 zoj3551

题意:村子里有n-1个人和1个吸血鬼,保证他们有且只有两个相遇,如果吸血鬼碰上人则人有p的概率变成吸血鬼,其余相遇什么都不会发生,求花费天数的期望使n个全变成吸血鬼。

分析:dp[i]表示已经有i个吸血鬼,要变成n个吸血鬼花费的天数期望,此时产生一个吸血鬼的概率为p[i]=\frac{(n-i)*i*p}{C_n^2}

则dp[i]=dp[i+1]+1/p[i],dp[n]=0,要求dp[1]

Ac code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
double dp[maxn];
int main()
{
    int t,n;
    double p;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d%lf",&n,&p);
        dp[n]=0;
        for(int i=n-1;i>=1;i--){
            double P=2.0*p*(n-i)*i/((double)n*(n-1));
            dp[i]=dp[i+1]+1.0/P;
        }
        printf("%.3f\n",dp[1]);
        for(int i=0;i<=n;i++) dp[i]=0;
    }
    return 0;
}

 3、zoj3329

题意:有三个骰子,分别有k1,k2,k3面,初始ans=0,如果三个骰子投出来点数为x1=a,x2=b,x3=c,则ans=0,否则则ans+=

x1+x2+x3,求ans>n所花费的次数期望。

分析:dp[i]表示已经有i分,到达>n分所花费的次数期望,显然dp[i>n]=0,要求dp[0],设得k分得概率为p[k],

则p[0]=1/(k1+k2+k3),dp[i]=\sum(p_k*dp[i+k])+p_0*dp[0]+1,由于dp[i]和都和dp[0]有关,可设

dp[i]=dp1[i]*dp[0]+dp2[i],代入上式得到dp1[i]=\sum(p_k*dp1[i+k])+p_0,且dp2[i]=\sum(p_k*dp2[i+k])+1

递推可求得dp1,dp2,最终要求的就是dp[0]=\frac{dp2[0]}{1-dp1[0]}

Ac code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e3+5;
double dp1[maxn],dp2[maxn],p[20];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        int n,k1,k2,k3,a,b,c;
        scanf("%d%d%d%d%d%d%d",&n,&k1,&k2,&k3,&a,&b,&c);
        double p0=1.0/(k1*k2*k3);
        for(int i=1;i<=k1;i++)
            for(int j=1;j<=k2;j++)
               for(int k=1;k<=k3;k++)
                  if(i!=a||j!=b||k!=c)///这里注意,居然写出了i!=a&&j!=b&&k!=c
                     p[i+j+k]+=1.0/(k1*k2*k3);
        memset(dp1,0,sizeof dp1);
        memset(dp2,0,sizeof dp2);
        for(int i=n;i>=0;--i){
            for(int j=3;j<=k1+k2+k3;j++){
                dp1[i]+=dp1[i+j]*p[j];
                dp2[i]+=dp2[i+j]*p[j];
            }
            dp1[i]+=p0;
            dp2[i]+=1;
        }
        printf("%.15f\n",dp2[0]/(1-dp1[0]));
        for(int i=0;i<=k1+k2+k3;i++) p[i]=0;
    }
    return 0;
}

 

### 数位 DP 算法详解 数位 DP 是一种基于动态规划的思想来解决特定计数问题的方法。它通过将数字分解成各个数位(如个位、十位等),并利用记忆化搜索的方式快速统计某个范围内满足某些条件的数字的数量。 #### 基本概念 数位 DP 主要用于解决如下形式的问题:给定一个闭区间 $[L, R]$,求该区间内满足某种条件的整数数量[^1]。为了高效解决问题,通常会采用 **记忆化搜索** 或者 **状态转移方程** 来减少重复计算的时间复杂度。 --- #### 核心思想 数位 DP 的核心在于将其转化为对每一位上的数值进行处理,并记录中间结果以便后续重用。以下是其主要特点: - 将数字按位拆分,逐位分析。 - 使用 DFS 配合记忆化数组存储子问题的结果。 - 利用前缀性质优化时间复杂度。 具体来说,在实现过程中需要考虑以下几个维度的状态变量: 1. 当前正在处理哪一位(`pos`); 2. 是否受到上界约束(即当前数字是否等于上限 `R` 的对应位置值,记作 `limit`); 3. 是否受下界约束(同理可定义为 `lower_limit`,但在实际应用中较少涉及); 4. 已经构建的部分是否满足题目中的特殊条件(比如不包含连续两位相同的情况或其他限制条件)。 这些状态共同构成了递归函数的核心参数列表[^2]。 --- #### 实现方法 下面是一个通用的数位 DP 模板: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义全局变量 int dp[20][state_size]; // 记忆化数组 vector<int> num; // 存储目标数字的各位表示 // dfs 函数原型 long long dfs(int pos, int state, bool limit); // 初始化入口函数 long long solve(long long x) { num.clear(); while (x > 0) { // 将数字转为逆序存储的形式 num.push_back(x % 10); x /= 10; } reverse(num.begin(), num.end()); memset(dp, -1, sizeof(dp)); // 清空记忆化缓存 return dfs(0, initial_state, true); // 开始递归调用 } // 具体的dfs逻辑 long long dfs(int pos, int state, bool limit) { if (pos == num.size()) return check(state); // 边界情况判断 if (!limit && dp[pos][state] != -1) return dp[pos][state]; int up = limit ? num[pos] : 9; // 如果有限制,则取较小值作为上限;否则可以达到最大可能值9 long long res = 0; for (int i = 0; i <= up; ++i) { int new_state = update(state, i); // 更新状态机 if (valid(new_state)) { // 只有合法的新状态才继续向下扩展 res += dfs(pos + 1, new_state, limit && (i == up)); } } if (!limit) dp[pos][state] = res; // 缓存无限制下的结果 return res; } ``` 上述代码展示了如何设计一个基础框架来进行数位 DP 的操作。其中需要注意的关键点包括但不限于以下几点: - 如何初始化输入数据以及转换为目标格式; - 设计合适的状态空间大小 (`state_size`) 和初始状态 (`initial_state`); - 明确哪些条件下允许进入下一步迭代(`check`, `update`, and `valid`); --- #### 应用实例 以 HDU-2089 “不要62”为例说明其实现过程。此题要求找出 `[l, r]` 范围内的所有不含字符串 `"62"` 的正整数总数。 ##### 解决方案 我们可以先分别算出从零到右端点 `r` 中符合条件的数目再减去同样规则作用于左端点左边区域所得值即可得出最终答案。 ```cpp bool valid(string s){ string t="62"; if(s.find(t)!=string::npos)return false; return true; } ``` 这里省略了完整的程序清单但由于遵循之前提到的标准模式所以应该很容易理解整个流程是如何运作起来的[^3]。 --- ### 总结 通过对数位 DP 技巧的学习可以看出这是一种非常有效的手段用来应对那些单纯依靠暴力穷举无法胜任的大规模查询请求场景。只要掌握了基本原理加上灵活运用就能轻松搞定许多看似复杂的难题啦!
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