Luogu P3239 [HNOI2015]亚瑟王

本文探讨了一种使用动态规划(DP)算法解决特定期望问题的方法。面对直接推导期望值时遇到的冲突,作者转而建立无后效性的DP方程,通过统计前i张卡片在所有r轮中的出现状况,规避了前i-1张卡带来的影响。文章详细介绍了如何通过转换概率计算,简化DP推导过程,并提供了具体实现代码。

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期望神题。最开始一直尝试推朴素一点的,逻辑上的\(DP\)式子,后来发现一直出锅,可能是我的式子没容斥对。。。

题解中给出的想法是这样的:

首先,如果直接一轮一轮地进行期望推导,会发现前面有冲突的情况。枚举第 \(i\)轮第 \(j\)张卡时既要保证\(i-1\)轮都没有发动过第 \(j\) 张卡,又要保证\(i\) 轮没有发动过前 \(j−1\) 张卡,再乘 \(p_i\) 算概率。但是这样怎么算都算不对,其实感觉也是一个“意识”调题的过程吧,反正最终把样例调到 \(3.21\) 左右发现概率对不上(样例解释),于是还是放弃了。

因此考虑建立无后效性的\(dp\)方程。因为需要满足 “如果发动了当前的卡”,那么就停止本轮,所以方程需要和前缀有关。令 \(f[i][j]\)表示在所有的 \(r\) 轮里,前 \(i\) 张卡有 \(j\) 个发动了的概率。此时对于任意的第 \(k\) 张卡就可以用 \(f[k-1]\) 有关的数据推出来了。

为了规避前\(i - 1\)张卡带来的影响,题解采取了非常有意思的措施:对于前\(i\)张卡片在全部\(r\)轮中的出现状况做出统计,从而不必再次考虑前面卡牌的约束。第一张卡片在\(r\)轮中均为出现的概率是\((1-p_1)^r\)。对于每个访问到的\(i\),前面\(i-1\)张的出现情况已被纳入统计,可以忽略前面的所有影响,即把其在任意\(k\)轮中未出现的概率转换为\((1 - p_i)^{k}\)(感性的说,就是前\(i-1\)张卡都不会在这\(k\)次中出现,所以第\(i\)张就是第一张,前面带来的要乘上去的概率就是\(1\))。

转换完成后接下来就是比较简单的\(DP\)推导了。具体请移步__stdcall学长的博客

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 1010;

int T, n, r;
double d[N], p[N], fp[N], _pow[N][N], f[N][N];

void Init () {
    memset (f, 0, sizeof (f));
    memset (fp, 0, sizeof (fp));
}

int main () {
    cin >> T;
    while (T--) {
        Init ();
        cin >> n >> r;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            cin >> p[i] >> d[i];
        }
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            _pow[i][0] = 1.0;
            for (int j = 1; j <= r; ++j) {
                _pow[i][j] = _pow[i][j - 1] * (1.0 - p[i]);
            }
        }
        f[1][0] = _pow[1][r], f[1][1] = fp[1] = 1 - f[1][0];
        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
            for (int j = 0; j <= r; ++j) {
                fp[i] += f[i - 1][j] * (1 - _pow[i][r - j]);
                if (j != 0) {
                    f[i][j] += f[i - 1][j - 1] * (1 - _pow[i][r - j + 1]);
                }
                f[i][j] += f[i - 1][j] * _pow[i][r - j];
            }
        }
        //_pow[i][j] = (1 - p[i]) ^ j
        double ans = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) ans += fp[i] * d[i];
        printf ("%.10lf\n", ans);
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/maomao9173/p/10513883.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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