【DP计划】10.28——[BZOJ]OSU!(期望DP) MEDIUM

本文深入探讨了osu!游戏中的得分期望计算问题,通过数学模型将游戏的操作序列转换为分数,并利用期望理论求解平均得分。文章详细介绍了如何通过动态规划算法计算连续成功操作的期望长度及得分,提供了完整的代码实现。

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

Description

osu 是一款群众喜闻乐见的休闲软件。
我们可以把osu的规则简化与改编成以下的样子:
一共有n次操作,每次操作只有成功与失败之分,成功对应1,失败对应0,n次操作对应为1个长度为n的01串。在这个串中连续的 X个1可以贡献X^3 的分数,这x个1不能被其他连续的1所包含(也就是极长的一串1,具体见样例解释)
现在给出n,以及每个操作的成功率,请你输出期望分数,输出四舍五入后保留1位小数。
Input

第一行有一个正整数n,表示操作个数。接下去n行每行有一个[0,1]之间的实数,表示每个操作的成功率。
Output

只有一个实数,表示答案。答案四舍五入后保留1位小数。
Sample Input

3

0.5

0.5

0.5
Sample Output

6.0

HINT

【样例说明】

000分数为0,001分数为1,010分数为1,100分数为1,101分数为2,110分数为8,011分数为8,111分数为27,总和为48,期望为48/8=6.0

N<=100000


这题也是涨姿势了,什么期望的线性性质在这题都是扯淡,直接求出期望长度,然后统计其的贡献即可。
g[i]表示i结尾期望长度(也就是概率下的平均长度),p[i]表示i结尾的长度平方的期望(注意不是长度期望的平方,这两个概念不同),f[i]表示以i结尾的期望得分。因为期望得分是平均长度的三次方,而
( x + 1 ) 3 = x 3 + 3 x 2 + 3 x + 1 (x+1)^3=x^3+3x^2+3x+1 (x+1)3=x3+3x2+3x+1
所以 f [ i ] = f [ i − 1 ] + ( 3 ∗ p [ i − 1 ] + 3 ∗ g [ i − 1 ] + 1 ) ∗ e [ i ] f[i]=f[i-1]+(3*p[i-1]+3*g[i-1]+1)*e[i] f[i]=f[i1]+(3p[i1]+3g[i1]+1)e[i]这里后面几项要诚意概率,因为它们只有在i操作取1时才能出现。
这样就完成了f的转移,同样的,根据平方和公式和线性关系,分别有:

g [ i ] = ( g [ i − 1 ] + 1 ) ∗ e [ i ] — — p [ i ] = ( p [ i − 1 ] + 2 ∗ g [ i − 1 ] + 1 ) ∗ e [ i ] ; g[i]=(g[i-1]+1)*e[i]——p[i]=(p[i-1]+2*g[i-1]+1)*e[i]; g[i]=(g[i1]+1)e[i]p[i]=(p[i1]+2g[i1]+1)e[i];

于是就可以用 O ( n ) O(n) O(n)转移了(我竟然想了半天怎么用期望的线性性质做,然后就挂了)
#include<bits/stdc++.h>
#define db double
#define MAXN 100005
using namespace std;
int n;
db e[MAXN],g[MAXN],p[MAXN],f[MAXN];
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)cin>>e[i];
    for(int i=1;i<=n;i++){
        g[i]=(g[i-1]+1)*e[i];
        p[i]=(p[i-1]+2*g[i-1]+1)*e[i];
        f[i]=f[i-1]+(3*p[i-1]+3*g[i-1]+1)*e[i];
    }
    printf("%.1f",f[n]);
    return 0;
}
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