CF 148D. Bag of mice

本文解析了CF148D.Bagofmice题目,通过动态规划求解公主赢得游戏的概率。该题涉及概率计算及状态转移,展示了清晰的代码实现。

题目链接:CF 148D. Bag of mice


挺不错的题!


题意:一个笼子里放着w个白鼠 ,b个黑鼠,然后开始princess先去任意随机的取一个老鼠,如果是白鼠则princess 赢 ,否则dragon开始取任意一个白鼠,如果是白鼠dragon赢,否则由于dragon 比较粗暴使得每次dragon取后都会有一个老鼠蹦出笼子,问princess 赢的概率


其实这个问题的重叠子问题很明显,因为如果当前是 (b,w) 然后两人都取后肯定变成了( b' , w' )  b' <= b && w' < w'

状态表示: dp[ n ] [ m ] 表示 有n个白鼠 m个黑鼠 princess 赢的概率

接下来就简单了


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>

using namespace std;

const int maxn=2010;
double dp[maxn][maxn];

int main()
{
    for(int i=0;i<=1000;i++) dp[0][i]=0;
    for(int i=1;i<=1000;i++)
    for(int j=0;j<=1000;j++)
    {
        dp[i][j]=i*1.0/(i+j);
        if(j>=2){
           double tmp1=0,tmp2=0;
           tmp1=i*1.0/(i+j-2)*dp[i-1][j-2];
           if(j>=3) tmp2=(j-2)*1.0/(i+j-2)*dp[i][j-3];
           dp[i][j]+=j*1.0/(i+j)*(j-1)/(i+j-1)*(tmp1+tmp2);
        }
    }
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)==2)
        printf("%.12lf\n",dp[n][m]);
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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