Codeforces Round #265 (Div. 1)

本文解析了一道关于角色扮演游戏中的概率DP题目,角色通过击败怪物获得随机装备提升实力并出售旧装备获取金币,文章提供了详细的算法实现及代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

D. World of Darkraft - 2
time limit per test
2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

Roma found a new character in the game "World of Darkraft - 2". In this game the character fights monsters, finds the more and more advanced stuff that lets him fight stronger monsters.

The character can equip himself with k distinct types of items. Power of each item depends on its level (positive integer number). Initially the character has one 1-level item of each of the k types.

After the victory over the monster the character finds exactly one new randomly generated item. The generation process looks as follows. Firstly the type of the item is defined; each of the k types has the same probability. Then the level of the new item is defined. Let's assume that the level of player's item of the chosen type is equal to t at the moment. Level of the new item will be chosen uniformly among integers from segment [1; t + 1].

From the new item and the current player's item of the same type Roma chooses the best one (i.e. the one with greater level) and equips it (if both of them has the same level Roma choses any). The remaining item is sold for coins. Roma sells an item of level x of any type for xcoins.

Help Roma determine the expected number of earned coins after the victory over n monsters.

Input

The first line contains two integers, n and k (1 ≤ n ≤ 105; 1 ≤ k ≤ 100).

Output

Print a real number — expected number of earned coins after victory over n monsters. The answer is considered correct if its relative or absolute error doesn't exceed 10 - 9.

Examples
input
1 3
output
1.0000000000
input
2 1
output
2.3333333333
input
10 2
output
15.9380768924

打怪升级之概率dp,窝不会啊,复杂度怎么够啊,内存也吃不消,还要精确到1e-9

所以直接省去了一些操作

官方推导,世界突然变得明朗起来

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
double E[2][555];
int main()
{
    int n,k;
    cin>>n>>k;int f1=0,f2=1;
    for(int i=n-1; i>=0; i--)
    {
        for(int j=1; j<550; j++)
            E[f1][j]=E[f2][j]*(j*1./(j+1)/k+(k-1)*1./k)+(j*1./2+j*1./(j+1))/k+1./(j+1)*E[f2][j+1]/k;
        swap(f1,f2);
    }
    printf("%.10f\n",k*E[f2][1]);
    return 0;
}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/BobHuang/p/7338844.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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