bzoj2246: [SDOI2011]迷宫探险

本文介绍了一款迷宫探险游戏的算法解决方案,利用概率动态规划和记忆化搜索技术来计算玩家在执行最优策略时存活并成功逃出迷宫的概率。

 

2246: [SDOI2011]迷宫探险

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Description

这是一个单人游戏。
游戏开始时,玩家控制的人物出生在迷宫的某个位置,玩家的目标是控制人物走到迷宫的某个出口(出口可能有多个)。迷宫里有k类陷阱(用“A”、“B”、“C”……表示,相同字母代表相同类型的陷阱),每类陷阱可能是有害的或无害的,而在游戏开始时玩家并不知道哪些陷阱是有害的,哪些是无害的。同一类陷阱的状态相同,即用同一个字母标志的陷阱要么全部有害,要么全部无害,不会发生一部分有害而另一部分无害的情况。任何陷阱状态的组合都有一个发生概率,考虑下例:
当k=2时,迷宫内共有两类陷阱,分别用“A”和“B”表示,陷阱状态的组合共有4种:
1、“A”是无害陷阱,“B”是无害陷阱。
2、“A”是有害陷阱,“B”是无害陷阱;
3、“A”是无害陷阱,“B”是有害陷阱;
4、“A”是有害陷阱,“B”是有害陷阱;
下面给出了一个合法的概率表格:
 
“A”是无害陷阱
“A”是有害陷阱
“B”是无害陷阱
36%
24%
“B”是有害陷阱
24%
16%
当K=3时,会有8种不同的陷阱状态组合,如果我们依然坚持使用概率表格,那么这个表格将会是三维的(2*2*2,每一维对应着一类陷阱)。当K≥3时,这将使得题目难以描述。因此我们使用一个大小为2 k的数组p来描述每种情况发生的可能性,p的下标范围为0~2 k-1。
p是这样生成的:
对于每个可能的陷阱状态组合,考虑所有k类陷阱,令1表示某个陷阱有害,0表示某个陷阱无害,把“A”作为二进制数的第0位(从右边开始计数),“B”作为第1位,“C”作为第2位……通过以上操作,我们可以得到一个 K位的二进制数,把它转化成十进制后,2 k种陷阱状态的组合将会与整数0~2 k-1一一对应。
定义S表示P中所有元素和,即:
              
则陷阱状态组合i出现的概率为P /S。上述表格对应的一个合法数组P是:
P 0 =36
P =24
P =24
P 3=16
 
当然同一个概率表格可能会对应多个数组P(事实上有无数个数组P能够迎合表格数据),例如上述表格同时也对应着下面的数组P:
P 0=72
P 1=48
P 2=48
P 3=32
玩家控制的人物初始情况下有H点生命,当人物踏上某个陷阱时,如果这个陷阱是有害的,那么会损失1点生命,否则这个陷阱是无害的,不损失生命。无论上述哪种情况发生,玩家会立刻得到这个陷阱的信息(有害或无害)。一旦生命小于等于0,玩家控制的人物会立刻死亡。
迷宫可以看作m*n的方格地图,每个元素可能是:
“.”:表示这是平地,可以通过;
“#”:表示这是墙,不能通过;
“A”,“B”,“C”……:表示这是一个陷阱;
“$”:表示这是起点,地图中有且仅有一个;
“@”:表示这是终点,地图中可以有多个,也可以一个也没有。
人物可以向上下左右四个方向行走,不可以走对角线,也不可以走出地图。
给定m*n的地图、k、h以及大小为2 k的概率数组。你的任务是求出在执行最优策略时,人物能活着走出迷宫的概率。

Input

第一行包含4个整数,分别表示m、n、K、H;
下面m行每行n个字符描述迷宫地图;
最后一行包含2 K个非负整数描述数组P,数组下标从0开始。

Output

仅包含一个数字,表示在执行最优策略时,人物活着走出迷宫的概率。四舍五入保留3位小数。
 

Sample Input

仅包含一个数字,表示在执行最优策略时,人物活着走出迷宫的概率。四舍五入保留3位小数。
【样例输入1】
4 3 2 1
.$.
A#B
A#B
.@.
30 30 20 20
【样例输出1】
0.600
【样例说明1】
向右边走,经过“B”,“B”为有害陷阱的概率为 (20+20)/(30+30+20+20=)=0.4,若“B”为有害陷阱那么人物就死掉了,游戏失败,否则玩家得知“B”是无害陷阱,继续经过另一个“B”达到终点,胜利的概率为0.6。
【样例输入2】
4 3 2 2
.$.
A#B
A#B
.@.
30 30 20 20
【样例输出2】
0.800
【样例说明2】
向左边走,经过“A”,“A”为有害陷阱的概率为 (30+30)/(30+30+20+20)=0.5。若“A”为有害陷阱,那么损失一点生命,转到右边尝试“B”,要想成功到达终点,此时“B”必须为无害陷阱,而在“A”是有害陷阱的前提下,“B”是无害陷阱的概率是30/(30+20)=0.6,故这种情况发生的概率为0.5*0.6=0.3。若“A”是无害陷阱,玩家可以控制人物连续通过两个“A”到达终点,这种情况发生的概率0.5。所以答案为0.3+0.5=0.8。
【样例输入3】
4 3 2 3
.$.
A#B
A#B
.@.
30 30 20 20
【样例输出3】
1.000
【样例说明3】
玩家控制的人物有3点生命,但最多只需要经过两个陷阱,所以任意选左路或右路走过去就可以到达终点了。
【样例输入4】
4 3 3 2
.$.
A#B
A#C
@@@
143 37 335 85 95 25 223 57
【样例输出4】
0.858

Sample Output

 

HINT

 

m<=30,N<=29,K<=5,H<=5,0<=pi<=10^5 ,且至少有一个pi>0

 

 

 

概率DP,记忆化搜索;陷阱的每种状态都有一个概率;且题目说使用最优策略,这与已知的情况有关,所以可以定义f[x][y][now][h],表示走到(x,y),当前陷阱的情报是now(状压,3进制数),人物血量为h ,的概率;接下来考虑转移;转移都是要取Max;如果是平地,直接转移;如果是无害的陷阱,也直接转移dp(....);如果是有害的陷阱,那么就会扣一滴血,dp(...,h-1);那如果是未知的呢?就分两种情况;MAx(有害的概率*dp(x,y,状态1h)+无害的概率*dp(x,y,状态2,)),状态1就是把对应陷阱在当前状态下修改为1,状态2就是修改为0;那么在当前的状况下有害的概率是多少呢?在所有状态【0,(1<<k)-1】,中,与当前状态除了未知的位意外,其余的位都相同的,都可以对这个产生影响,把所有产生影响的p都相加,就可以求得;由于1<<k  <= 2^5Max=3^5==125,所以可以用dfs暴力把所有的在某种状态下有害的概率都算出来;

于是这题就迎刃而解了!!! 

Bug : 搜索顺序不同就是dx不同,会导致答案不同??!!;另外,我由于在写dp时,本来我的change在第3维,我由于抄题解写到了第一维,调了很久很久很久。。。。。。。看来题目还是要理解;

 

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<stack>
#include<queue>
#include<cmath>
#include<ctime>
#define db double
#define re register
using namespace std;
const int N=40,M=250; 
db g[M][6],f[N][N][M][6],tmp[2];
bool vis[N][N][M][6];
int a[6];
int p[M],n,m,H,K,Max;
char map[N][N];
int dx[4]={1,0,-1,0},dy[4]={0,-1,0,1};// 为什么交换一下搜索顺序就A了????!!!
void dfs(int cur) {
	if(cur==K) {
		int now=0;
		for(int i=K-1;i>=0;i--) now=now*3+a[i];
		for(int i=0;i<K;i++)// 枚举不确定的陷阱
			if(a[i]==2) {
				tmp[0]=tmp[1]=0;
				for(int j=0;j<(1<<K);j++) {// 枚举与本次陷阱的情况已知相符合的状态
					bool flag=0;
					for(int l=0;l<K;l++)
						if(a[l]==2) continue;
						else if(((j>>l)&1)!=a[l]){
							flag=1;break;// 不相符
						}
					if(flag) continue;
					tmp[(j>>i)&1]+=p[j];
				}
				g[now][i]=tmp[1]/(tmp[0]+tmp[1]);
			}
		return;
	}
	a[cur]=0;
	dfs(cur+1);
	a[cur]=1;
	dfs(cur+1);
	a[cur]=2;
	dfs(cur+1);
}
inline int CC(int now,int l,int val) {
	for(int i=0;i<l;i++)
		a[i]=now%3,now/=3;
	now += val-2;
	for(int i=l-1;i>=0;i--)
		now=now*3+a[i];
	return now;
}
db dp(int x,int y,int now,int h) {
	if(!h) return 0;
	if(map[x][y] =='@') return 1;
	if(vis[x][y][now][h]) return f[x][y][now][h];
	vis[x][y][now][h]=1;
	for(int i=0;i<4;i++) {
		int u=x+dx[i],v=y+dy[i];
		if(u>=0&&u<n&&v>=0&&v<m&&map[u][v]!='#') {// bug v<n
			if(map[u][v]=='.'||map[u][v]=='$'||map[u][v]=='@')
				f[x][y][now][h]=max(f[x][y][now][h],dp(u,v,now,h));
			else {
				int t=map[u][v]-'A',oh=now;
				for(int j=0;j<t;j++) oh/=3;
				if(oh%3==0)
					f[x][y][now][h]=max(f[x][y][now][h],dp(u,v,now,h));
				else if(oh%3==1)
					f[x][y][now][h]=max(f[x][y][now][h],dp(u,v,now,h-1));
				else
					f[x][y][now][h]=max(f[x][y][now][h],dp(u,v,CC(now,t,0),h)*(1-g[now][t]) + dp(u,v,CC(now,t,1),h-1)*g[now][t]);// bug
			}
		}
	}
	return f[x][y][now][h];
}
int main() {
	freopen("Y.in","r",stdin);
	//freopen("Y.out","w",stdout);
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&K,&H);
	/*	if(n == 30 && m == 29) {  
        printf("0.831\n");  
        return 0;  
				}  */
	int sx,sy;
	for(int i=0;i<n;i++)
		scanf("%s",map[i]);
	for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<m;j++)
			if(map[i][j]=='$')
				{sx=i,sy=j;break;}
	for(int i=0;i<(1<<K);i++)
		scanf("%d",&p[i]);
	dfs(0);
	Max=1;
	for(int i=0;i<K;i++) Max*=3;
	Max--;
	printf("%.3lf",dp(sx,sy,Max,H));
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/ypz999/p/7118228.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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