大一春季联赛,dfs简单题(思路)

本文介绍了一种基于概率计算连续圈串诅咒力量的方法。玩家通过画圈诅咒老师,有效圈圈由概率决定,目标是计算诅咒力量的期望值。采用递归深度搜索算法实现。

Description

很不幸,你的英语考试挂了。
于是你打算画很多的圈圈诅咒老师。
你一共画了n个圈圈,但是由于你的功力不够,有的圈圈失效了。在这里,我们用”O”表示有用的圈圈,用”X”表示无效的圈圈。为了计算出这些圈圈诅咒的力量,规定每个连续的”O”串对力量值的贡献是其长度的平方。例如,你画出了这样的一些圈圈“OOXOOOXXOO”,连续的”O”串有”OO”, “OOO”, “OO”,因此诅咒的力量是22 + 32 + 22 = 17。如果没有任何一个”O”,则力量值为0。
然而实际上,你并不能知道每个圈圈是否真正起作用了,你唯一知道的信息是,每个位置上的圈圈起作用的概率。即对于第i个圈圈,有效的概率是pi而无效的概率是1-pi。你的任务是计算这n个圈圈的诅咒力量的期望。

Input

有多组测试数据。
每组的第一行包括一个正整数n(1 <= n <= 10),表示所画圈圈的个数。
第二行有n个用空格隔开的实数pi (0 <= pi <= 1),表示每个位置上圈圈起作用的概率,所给概率最多含有6位小数。

Output

输出一个表示期望的实数,并保留6位小数。

Sample Input

30.5 0.5 0.540.7 0.2 0.1 0.9

Sample Output

2.750000
2.489200


分析: 每一位有‘O' 和 ’X‘ 两种情况,dfs的话,递归深度为2^n 。dfs(int i, int len) 其中i表示当前判断到第i个位置,len表示i之前(紧挨着的)有几个连续的0。

代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int n;
double ans[15];
double dfs(int i,int len)
{
	if(i==n) return len*len;
	return ans[i]*dfs(i+1,len+1) + (1-ans[i])*(dfs(i+1,0)+len*len);
}
int main()
{
	while(cin >> n){
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin >> ans[i];
		}
		printf("%.6f\n",dfs(0,0));
	}
}

深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树和图的常见算法。在解过程中,DFS 通常通过递归或显式栈实现,其核心思想是尽可能深入地探索每一个节点,直到无法继续为止,然后回溯到上一个未完全探索的节点继续搜索。[^1] ### 一般思路 1. **问建模**:将问转化为图或树的结构,其中每个节点代表一个状态,边代表状态之间的转移。 2. **递归探索**:从初始状态出发,尝试每一种可能的路径,直到达到目标状态或无法继续深入。 3. **回溯机制**:在递归过程中,当某条路径无法达到目标时,回溯至上一状态,尝试其他路径。 4. **剪枝优化**:通过设置条件判断,提前排除无效路径,减少不必要的搜索,提高算法效率。[^2] ### 实现方法 DFS 通常采用递归方式实现,也可以借助栈进行非递归实现。递归实现较为简洁,而非递归实现则有助于避免栈溢出问。 #### 递归实现 递归实现的 DFS 代码结构如下,通常包括访问标记、递归终止条件和递归调用部分: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<int>> graph; vector<bool> visited; void dfs(int node) { visited[node] = true; cout << node << " "; for (int neighbor : graph[node]) { if (!visited[neighbor]) { dfs(neighbor); } } } int main() { int n = 5; // 节点数量 graph.resize(n + 1); visited.resize(n + 1, false); // 构建图 graph[1].push_back(2); graph[1].push_back(3); graph[2].push_back(4); graph[3].push_back(5); dfs(1); // 从节点1开始DFS return 0; } ``` #### 非递归实现 非递归版本使用栈模拟递归调用过程,适用于深度较大的图或树: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <stack> using namespace std; vector<vector<int>> graph; vector<bool> visited; void dfs_iterative(int start) { stack<int> s; s.push(start); while (!s.empty()) { int node = s.top(); s.pop(); if (visited[node]) continue; visited[node] = true; cout << node << " "; for (auto it = graph[node].rbegin(); it != graph[node].rend(); ++it) { if (!visited[*it]) { s.push(*it); } } } } int main() { int n = 5; // 节点数量 graph.resize(n + 1); visited.resize(n + 1, false); // 构建图 graph[1].push_back(2); graph[1].push_back(3); graph[2].push_back(4); graph[3].push_back(5); dfs_iterative(1); // 从节点1开始DFS return 0; } ``` ### 剪枝与优化 在实际问中,DFS 可能会面临状态空间过大或时间复杂度过高的问。为了避免不必要的搜索,通常会采用剪枝策略。例如,在括号生成问中,可以通过限制左括号和右括号的数量来剪枝,确保生成的括号组合始终合法。[^3] 剪枝的基本思路包括: - **约束条件**:在递归过程中加入判断条件,排除不满足要求的状态。 - **状态记录**:使用记忆化技术记录已经访问过的状态,避免重复计算。 - **优先级选择**:在可能的路径中优先选择更有可能达到目标的路径。 ### 示例:括号生成 括号生成问DFS 与回溯结合的经典应用。给定 `n` 对括号,要求生成所有合法的括号组合。可以通过 DFS 构建所有可能的括号序列,并在递归过程中进行剪枝,确保左括号数始终不少于右括号数: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void generate_parenthesis(string current, int open, int close, vector<string>& result) { if (current.size() == 2 * open) { result.push_back(current); return; } if (open > 0) { generate_parenthesis(current + "(", open - 1, close, result); } if (close > open) { generate_parenthesis(current + ")", open, close - 1, result); } } int main() { vector<string> result; generate_parenthesis("", 3, 3, result); for (const string& s : result) { cout << s << endl; } return 0; } ```
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