题目1360:乐透之猜数游戏-九度

文章探讨了如何通过概率计算优化六面骰子组合的期望值,以解决特定工作场景下的奖励分配问题。通过分析不同数量骰子的组合可能性及其期望值,提出了一个高效的算法来预测最佳的期望值组合。该方法不仅适用于奖励分配,还能应用于决策制定和概率分析等领域。

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题目描述:
六一儿童节到了,YZ买了很多丰厚的礼品,准备奖励给JOBDU里辛劳的员工。为了增添一点趣味性,他还准备了一些不同类型的骰子,打算以掷骰子猜数字的方式发放奖品。例如,有的骰子有6个点数(点数分别为1~6),有的骰子有7个(点数分别为1~7),还有一些是8个点数(点数分别为1~8) 。他每次从中拿出n个同一类型的骰子(假设它们都是拥有m个点数并且出现概率相同)投掷,然后让员工在纸上按优先级(从高到低)的顺序写下3个数上交,表示他们认为这些骰子最有可能的点数之和是多少。第一个数就猜对的人,是一等奖;第二个数才猜对的人是二等奖;如果三个数都不是正确答案,别灰心!YZ还准备了很多棒棒糖。ZL很聪明,他想了想,打算把概率(以保留两位小数的概率计)最高的三个数找出来,如果有概率相同,则选择其中点数和最小的那个数。你觉得ZL会依次写下哪三个数?
输入:
输入有多组数据。
每组数据一行,包含2个整数n(0<=n<=10),m(6<=m<=8),n表示YZ拿出的骰子数,m表示骰子拥有的点数。如果n=0,则结束输入。
输出:
对应每组数据,输出ZL最可能依次写下的点数,以及其对应的概率值。概率值按4舍5入要求保留2位小数。每组数据之间空一行,注意:最后一组数据末尾无空行。
样例输入:
1 6
4 6
3 7
0
样例输出:
1 0.17
2 0.17
3 0.17


13 0.11
14 0.11
15 0.11


12 0.11
10 0.10

11 0.10

推荐指数:※

来源:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1360

f[i][j]=f[i-1][j-1]+f[i-1][j-2]+..+f[i-1][j-k] 

i表示当前骰子的个数,j代表当前的个数骰子的值的和。

减去k,表示当前骰子点数为k,(k<j&&k<骰子的最大点数)

当总共有i个骰子和为j的情况为:当前第i个筛子值为1,2,..k的情况总和。也就是其他筛子总和为j-1,j-2,..j-k的情况总和。

四舍五入有个坑:在计算概率的时候就处理好,不要整体比较。(被卡了)

数据量不大,取前三大的数,直接快排了。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<queue>
using namespace std;
typedef struct Node{
	int pro;
	int num;
}Node;
const int N=100;
int compare(const void *a,const void *b){
	if(((Node *)b)->pro==((Node*)a)->pro)
		return ((Node *)a)->num-((Node*)b)->num;
	else
		if((((Node *)b)->pro-((Node*)a)->pro)>0)//float can not be sub directly
			return 1;
		else 
			return -1;
}
void combination(int curr_index,int curr_sum,int total_dice,int max_num,int *count){
	int val[N][N];
	int i,j,k;
	memset(val,0,sizeof(val));
	for(i=1;i<=max_num;i++)
		val[1][i]=1;
	for(i=2;i<=total_dice;i++)
		for(j=i;j<=max_num*i;j++)//j is the sum number of dices
			for(k=1;k<j&&k<=max_num;k++)//k is the currrent val of dice
				val[i][j]+=val[i-1][j-k];
	for(i=1;i<=total_dice*max_num;i++)
		count[i]=val[total_dice][i];
}
void top_three(int total_dice,int max_num,int *count){
	int i,j;
	int total_num=total_dice*max_num;
	Node *res=new Node[total_num];
	double total_count=pow((double)max_num,total_dice);
	for(i=0;i<total_num;i++){
		res[i].pro=((double)count[i+1]/total_count+0.005)*100;//Black hole..
		res[i].num=i+1;
	}
	qsort(res,total_num,sizeof(Node),compare);
	for(i=0;i<3;i++)
		printf("%d %.2f\n",res[i].num,res[i].pro/100.0);
}
int main()
{
	int n,m,flag=0;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF){
		if(n==0)
			break;
		else{
			if(1==flag)
				printf("\n");
			flag=1;
			scanf("%d",&m);
			int *count=new int[n*m+1];
			memset(count,0,sizeof(int)*(n*m+1));
			combination(1,0,n,m,count);
			top_three(n,m,count);
		}
	}
	return 0;
}




内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真据、提取关键参、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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