light OJ 1027 A Dangerous Maze (期望)

本文介绍了一种算法,用于计算从危险迷宫中逃脱所需的期望时间。通过分析不同门后可能的结果,包括立即逃脱或返回起始位置,该算法能够得出精确的数学期望。

1027 - A Dangerous Maze
Time Limit: 2 second(s)Memory Limit: 32 MB

You are in a maze; seeing n doors in front of you in beginning. You can choose any door you like. The probability for choosing a door is equal for all doors.

If you choose the ith door, it can either take you back to the same position where you begun in xi minutes, or can take you out of the maze after xi minutes. If you come back to the same position, you can't remember anything. So, every time you come to the beginning position, you have no past experience.

Now you want to find the expected time to get out of the maze.

Input

Input starts with an integer T (≤ 100), denoting the number of test cases.

Each case contains a blank line and an integer n (1 ≤ n ≤ 100) denoting the number of doors. The next line contains n space separated integers. If the ith integer (xi) is positive, you can assume that the ith door will take you out of maze after xi minutes. If it's negative, then the ith door will take you back to the beginning position after abs(xi) minutes. You can safely assume that 1 ≤ abs(xi) ≤ 10000.

Output

For each case, print the case number and the expected time to get out of the maze. If it's impossible to get out of the maze, print 'inf'. Print the result in p/q format. Where p is the numerator of the result and q is the denominator of the result and they are relatively prime. See the samples for details.

Sample Input

Output for Sample Input

3

 

1

1

 

2

-10 -3

 

3

3 -6 -9

Case 1: 1/1

Case 2: inf

Case 3: 18/1




从起点出发逃出去的期望,出发有两种情况,出去的时间是p正*(平均出去的时间),回到起点的情况,p负*(fabs(负数的平均值)+起点的期望)

所以就是  E=p正*(平均出去的时间)+p负*(fabs(负数的平均值)+E)


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>


#define L(x) (x<<1)
#define R(x) (x<<1|1)
#define MID(x,y) ((x+y)>>1)

#define eps 1e-8
//typedef __int64 ll;

#define fre(i,a,b)  for(i = a; i <b; i++)
#define free(i,b,a) for(i = b; i >= a;i--)
#define mem(t, v)   memset ((t) , v, sizeof(t))
#define ssf(n)      scanf("%s", n)
#define sf(n)       scanf("%d", &n)
#define sff(a,b)    scanf("%d %d", &a, &b)
#define sfff(a,b,c) scanf("%d %d %d", &a, &b, &c)
#define pf          printf
#define bug         pf("Hi\n")

using namespace std;

#define INF 0x3f3f3f3f
#define N 105

int a[N];
int b,s;

int main()
{
	int i,j,t,ca=0,n;
	sf(t);
	while(t--)
	{
		s=b=0;
		int time_b=0,time_s=0;
		int x;
		sf(n);
		fre(i,0,n)
		{
		   sf(x);
		   if(x>0) {b++; time_b+=x;}
		   else  {s++;time_s+=-x;}
		}

      if(b==0)
	  {
	  	pf("Case %d: inf\n",++ca);
	  	continue;
	  }

      int up=time_b+time_s;
      int down=b;

      int s=__gcd(up,down);
      pf("Case %d: %d/%d\n",++ca,up/s,down/s);
	}
  return 0;
}





内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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