蓝桥杯 - 概率计算 (概率DP)

本文介绍了一道蓝桥杯比赛中的概率计算问题,通过概率动态规划(DP)进行求解。作者分享了思路,指出在取特定数量的数时,达到某一和值的概率,并给出了1A的AC代码。


题目传送:蓝桥杯 - 概率计算

概率计算  

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问题描
<think>好的,用户想了解蓝桥杯竞赛中Java语言使用的动态规划算法的相关题目解题方法。首先,我需要回忆蓝桥杯常见的DP题型,比如背包问题、路径问题、字符串处理等。用户提到的引用中有三个例子,其中引用23都涉及动态规划的应用,比如有奖问答印章问题,这些可以作为典型例题来分析。 接下来,我需要整理动态规划的基本解题步骤,确保回答结构清晰。可能需要分步骤讲解:定义状态、状态转移方程、初始化、递推计算结果提取。同时,结合具体题目,比如印章问题,详细说明如何应用这些步骤。 用户提供的引用3提到印章问题,要求用Java实现,这可以作为案例。需要解析题目要求,确定状态dp[i][j]表示买i张集齐j种的概率,然后推导状态转移方程,考虑买第i张时可能重复或新增的情况。同时,初始化条件递推过程需要详细说明,确保用户能理解如何将问题分解为子问题。 另外,引用2中的有奖问答问题也是一个动态规划案例,可以简要提及,说明如何用dp数组表示不同状态下的情况,比如答对或答错的处理方式。这样能展示不同场景下的DP应用。 用户可能需要示例代码,所以需要提供Java代码片段,比如印章问题的DP实现,并加上注释解释关键步骤。同时,要注意代码格式的正确性,使用```java标注。 还要考虑用户可能的后续问题,比如优化方法或者常见错误,因此需要在相关问题部分列出,如空间优化、初始化注意事项、调试技巧等,帮助用户深入学习解决问题。 最后,检查是否符合系统级指令:使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,引用标识正确,结构清晰,分步骤讲解,真实可靠。确保没有使用Markdown,语言自然,符合用户可见层的要求。</think>### 蓝桥杯 Java 动态规划(DP) 算法解题思路 #### 一、动态规划的核心思想 动态规划通过将问题分解为重叠子问题,利用历史状态避免重复计算。关键步骤包括: 1. **定义状态**:用 $dp[i][j]$ 表示问题在特定条件下的状态 2. **状态转移方程**:建立子问题之间的关系,例如 $dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]$ 3. **初始化**:设置初始条件(如 $dp[0][0]=1$) 4. **递推计算**:按逻辑顺序填充状态表 5. **提取结果**:从最终状态中获取答案 #### 二、典型题目解析 ##### 1. 印章问题(引用[3]) **题目描述**:集齐 $n$ 种印章,购买 $m$ 张时的集齐概率。 **解题步骤**: 1. **状态定义**:$dp[i][j]$ = 买 $i$ 张时集齐 $j$ 种的概率 2. **状态转移**: - 新增种类:$dp[i][j] += dp[i-1][j-1] \times \frac{n - (j-1)}{n}$ - 重复种类:$dp[i][j] += dp[i-1][j] \times \frac{j}{n}$ 3. **初始化**:$dp[0][0] = 1$, 其他 $dp[0][k]=0$ 4. **结果计算**:$\sum_{j=1}^n dp[m][j]$ **Java代码实现**: ```java public class StampProblem { public static void main(String[] args) { int n = 5, m = 10; double[][] dp = new double[m+1][n+1]; dp[0][0] = 1.0; for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { dp[i][j] = dp[i-1][j-1] * (n - j + 1)/n + dp[i-1][j] * j/n; } } System.out.println(dp[m][n]); } } ``` ##### 2. 有奖问答问题(引用[2]) **题目特点**:连续答对题目才能累计分数,需要记录连续正确次数。 **状态设计**: - $dp[i][j]$:第 $i$ 题时连续答对 $j$ 次的状态 - 转移时考虑答对/答错的分支处理 #### 三、解题技巧 1. **空间优化**:使用滚动数组减少内存占用 2. **边界处理**:特别注意 $j=0$ 或 $i=0$ 的特殊情况 3. **调试技巧**:打印中间状态表验证转移逻辑
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