宝石合成升级问题

本文探讨了一把初始级数为1的宝剑通过使用宝石升至9级的期望宝石数量,涉及概率、级数变化及期望值计算。

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问题1:每使用一个宝石,有50%的概率会成功让宝剑升一级,50%的概率会失败。如果宝剑的级数大于等于5的话,那么失败会使得宝剑降1级。如果宝剑的级数小于5的话,失败没有效果。问题是:期望用多少个宝石可以让一把1级的宝剑升到9级?

A升一级(1)=每种可能*需要的宝石(期望的宝石数) 

B升一级期望的宝石数量=每种可能*需要宝石数量

方法1:

用Ei表示i升i+1级需要的宝石数量期望。

E1+E2+...E8即为问题解。

分析:1-5级,每一级1/2升级,1/2不升不降 考虑进级而不考虑失败退级的情况

n个宝石升k级(k<=n)的概率是伯努利实验,其概率为:
B(n,k)=C(n,k)*p^k*q^(n-k)
其中C(n,k)是n取k的组合数,p是成功的概率,q是失败的概率.
(这是因为p次成功的概率是p^k,(n-k)次失败的概率是q^(n-k),共有C(n,k)种可能)
下面计算期望:
2个宝石升0级的概率是C(2,0)*(1/2)^0*(1/2)^2=.25
2个宝石升1级的概率是C(2,1)*(1/2)^1*(1/2)^1=.5

2个宝石升2级的概率是C(2,2)*(1/2)^2*(1/2)^0=.25

因此2个宝石升级的期望是E(2)=0*.25+1*.5+2*.25 = 1  E(n)表示n个宝石升一级

灰色其实不对,但是结果正确。对与1-5级,每一级实际上是几何分布,因为我们不会出现两个宝石先升级后不升的情况。

1-5级形如射击问题,只要击中即可。

X~G(p)

不过升一个 E=1/p 还是2

 

E1=E2=E3=E4=Ea=2   即到5级时的期望数量是8个

5-9级:每一级1/2消耗1个升级,1/2消耗一个变成上一级,换个思路,平均花费pa=1/2个宝石升一级,或者花pb=1/2个宝石变成上一级

在pb条件下,再从下一级升两级的期望数量也要加上。

pa=pb=1/2

E5=p(a)*1+(p(b)*1+p(b)*E4+p(b)*E5

    =1/2*1+ 1/2(1+E4+E5) =4

即5-8每一级的期望与上一级的期望有关系。

E6=6 E7=8 E8=10

E1+...E8=36个

另外1-5也可按后面的思路

E1=1/2*1+1/2(1+E1)    1/2要一个,1/2回到原状,再加上E1

方法2:


### 宝石合成算法分析 在游戏中,宝石合成是一种常见的机制,通常涉及通过基础材料或低级宝石来创建更高级别的宝石。这种过程可以通过动态规划 (Dynamic Programming, DP) 来优化计算成本。 对于给定的问题,目标是最小化合成特定宝石所需的总魔力值。以下是基于动态规划的方法实现这一目标: #### 动态规划方法描述 定义 `dp[i]` 表示合成第 `i` 种宝石所需要的最小魔力值。初始状态下,`dp[i] = ai`,即直接购买该宝石的成本。随后,利用已知的合成关系更新这些值。 具体来说,如果存在一条规则 `(a, b, c)`,意味着可以将第 `a` 和第 `b` 类型的宝石合成为第 `c` 类型,则有如下状态转移方程: \[ dp[c] = \min(dp[c], dp[a] + dp[b]) \] 此操作会遍历所有的合成规则并不断尝试降低每种宝石合成代价。 #### 实现代码 下面是一个 Python 的实现例子,用于解决上述问题: ```python import sys def min_magic_cost(n, m, costs, recipes): INF = float('inf') dp = [costs[i] for i in range(n)] # 初始化DP数组 for _ in range(m): # 多次迭代以确保收敛 updated = False for recipe in recipes: a, b, c = recipe new_value = dp[a-1] + dp[b-1] if dp[c-1] > new_value: dp[c-1] = new_value updated = True if not updated: # 如果一轮循环没有任何改变则提前退出 break return dp # 输入读取部分 input_data = sys.stdin.read().splitlines() line_index = iter(input_data) n, m = map(int, next(line_index).split()) costs = list(map(int, next(line_index).split())) recipes = [] for _ in range(m): recipes.append(tuple(map(int, next(line_index).split()))) result = min_magic_cost(n, m, costs, recipes) print(" ".join(map(str, result))) ``` 以上程序实现了输入解析、初始化以及多次应用状态转移逻辑的过程[^1]。 #### 时间复杂度与空间复杂度讨论 时间复杂度主要取决于合成规则的数量 \(m\) 及其执行次数。最坏情况下可能需要重复多轮才能达到稳定解,因此总体上接近于 \(O(m \times n)\),其中 \(n\) 是宝石种类数。然而,在实际运行过程中往往能更快地完成因为一旦某轮不再发生任何变化就可以停止进一步迭代[^2]。 空间需求主要是存储当前最优解决方案所需的空间大小加上额外的一些辅助变量,整体大约为线性级别相对于宝石数目而言。 ###
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