Broken robot CodeForces - 24D (三对角矩阵简化高斯消元+概率dp)
题意:
有一个N行M列的矩阵,机器人最初位于第i行和第j列。然后,机器人可以在每一步都转到另一个单元。目的是转到最底部(第N个)行。机器人可以停留在当前单元格处,向左移动,向右移动或移动到当前位置下方的单元格。如果机器人在最左侧的列中,则不能向左移动;如果机器人在最右侧的列中,则不能向右移动。在每一步中,所有可能的移动都是同等可能的。返回到达最底行的预期步数。
代码+题解:
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
#define mem(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define mem__(a) memset(a,-1,sizeof(a))
typedef long long ll;
const int maxn=1e3+10;
const int N=200;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const double blo=1.0/3.0;
const double eps=1e-8;
double dp[maxn][maxn],a[maxn][maxn],b[maxn];
int main()
{
int x,y,n,m;
scanf("%d%d",&n,&m);
scanf("%d%d",&x,&y);
mem(dp);
if(m==1)
{
printf("%.4lf\n",2.0*(n-x));
return 0;
}
/*
dp[i][1]-1/2dp[i][2]=3/2+1/2dp[i+1][1]
-1/4dp[i][j-1]+3/4dp[i][j]-1/4dp[i][j+1]=1+1/4dp[i+1][j],1<j<m
-1/2dp[i][m-1]+dp[i][m]=3/2+1/2dp[i+1][m]
*/
for(int i=n-1; i>=1; --i)
{
/*
构造一个矩阵
x1 x2 x3...xn 代表的是未知变量dp[i][j]前面的系数,这个系数放在a数组里面
由上面三个公式就是分别求dp[i][1]和dp[i][j]和dp[i][m]的公式
dp[i][1]需要用到前两个变量dp[i][2]和dp[i+1][1]
dp[i][j]就需要用到变量dp[i][j-1],dp[i][j+1],dp[i+1][j]
dp[i][m]需要用到前两个变量dp[i][m-1]和dp[i+1][m]
那么它们的系数就会构造一个下面这样的矩阵
x x 0 0 0 这一行中我们设第一个x为x1,另一个为x2.那么x1=1.0,x2=-1/2 ,b[1]= 3/2+1/2dp[i+1][1],b数组下面有解释
x x x 0 0
0 x x x 0
0 0 x x x
0 0 0 x x
这个矩阵肯定是一个正方形,因为n个未知数需要n个方程,所以肯定矩阵是一个正方形矩阵
另外我们还需要一个b数组来保存这n个方程右边的值,这个右边的值是不含未知数,所以是一个已知值
之后就是高斯消元部分:
我们可以通过方程之间的加减乘除来使这个系数矩阵变成
x x 0 0 0
0 x x 0 0
0 0 x x 0
0 0 0 x x
0 0 0 0 x 然后我们再化简成
x 0 0 0 0
0 x 0 0 0
0 0 x 0 0
0 0 0 x 0
0 0 0 0 x 这个样子的话就变成了一元一次方程,那么一层for循环就可以求出来所有未知量的值
*/
for(int j=2; j<m; ++j)
{
a[j][j]=-1*3.0/4.0;
a[j][j-1]=1.0/4.0;
a[j][j+1]=1.0/4.0;
b[j]=-1.0-1.0/4.0*dp[i+1][j];
}
if(m>=2)
{
a[m][m] = a[1][1] = -2.0 / 3;
a[1][2] = a[m][m - 1] = 1.0 / 3;
b[1] = -1 - dp[i + 1][1] / 3.0;
b[m] = -1 - dp[i + 1][m] / 3.0;
}
for(int j = 1; j < m; j++)
{
if(fabs(a[j+1][j])< eps) continue;
double rate = a[j + 1][j] / a[j][j];
for(int k = 0; k < 2; k++)
a[j + 1][j + k]-=a[j][j + k]*rate;
b[j + 1]-=b[j]*rate;
}
for(int j = m; j > 1; j--)
{
if(fabs(a[j - 1][j]) < eps) continue;
double rate = a[j - 1][j] / a[j][j];
a[j - 1][j] -= a[j][j] * rate;
b[j - 1] -= b[j] * rate;
}
for(int j=1;j<=m;++j)
dp[i][j]=b[j]/a[j][j];
}
printf("%.4lf\n",dp[x][y]);
return 0;
}
Broken robot CodeForces - 24D (三对角矩阵简化高斯消元+概率dp)的更多相关文章
- BZOJ 1778: [Usaco2010 Hol]Dotp 驱逐猪猡 [高斯消元 概率DP]
1778: [Usaco2010 Hol]Dotp 驱逐猪猡 题意:一个炸弹从1出发p/q的概率爆炸,否则等概率走向相邻的点.求在每个点爆炸的概率 高斯消元求不爆炸到达每个点的概率,然后在一个点爆炸就 ...
- BZOJ 2337: [HNOI2011]XOR和路径 [高斯消元 概率DP]
2337: [HNOI2011]XOR和路径 题意:一个边权无向连通图,每次等概率走向相连的点,求1到n的边权期望异或和 这道题和之前做过的高斯消元解方程组DP的题目不一样的是要求期望异或和,期望之间 ...
- LightOJ 1151 - Snakes and Ladders 高斯消元+概率DP
首先来个期望的论文,讲的非常好,里面也提到了使用线性方程组求解,尤其适用于有向图的期望问题. 算法合集之<浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法> http://www.lightoj.co ...
- [luogu2973]driving out the piggies 驱逐猪猡【高斯消元+概率DP】
看到题面的那一刻,我是绝望的ORZ 图论加概率期望加好像不沾边的高斯消元???我人直接傻掉 还没学过概率期望的我果断向题解屈服了(然后还是傻掉了两节课来找线性方程.. Description 奶牛们建 ...
- light oj 1151 - Snakes and Ladders 高斯消元+概率DP
思路: 在没有梯子与蛇的时候很容易想到如下公式: dp[i]=1+(∑dp[i+j])/6 但是现在有梯子和蛇也是一样的,初始化p[i]=i; 当有梯子或蛇时转移为p[a]=b; 这样方程变为: dp ...
- UVa 10828 Back to Kernighan-Ritchie 高斯消元+概率DP
题目来源:UVa 10828 Back to Kernighan-Ritchie 题意:从1開始 每次等概率从一个点到和他相邻的点 有向 走到不能走停止 求停止时每一个点的期望 思路:写出方程消元 方 ...
- bzoj 2337 高斯消元+概率DP
题目大意: 每条路径上有一个距离值,从1走到N可以得到一个所有经过路径的异或和,求这个异或和的数学期望 这道题直接去求数学期望的DP会导致很难列出多元方程组 我们可以考虑每一个二进制位从1走到N的平均 ...
- BZOJ_3503_[Cqoi2014]和谐矩阵_高斯消元
BZOJ_3503_[Cqoi2014]和谐矩阵_高斯消元 题意: 我们称一个由0和1组成的矩阵是和谐的,当且仅当每个元素都有偶数个相邻的1.一个元素相邻的元素包括它本身,及他上下左右的4个元素(如果 ...
- Broken robot CodeForces - 24D (概率DP)
You received as a gift a very clever robot walking on a rectangular board. Unfortunately, you unders ...
随机推荐
- 【SpringBoot1.x】SpringBoot1.x 分布式
SpringBoot1.x 分布式 分布式应用 Zookeeper&Dubbo ZooKeeper 是用于分布式应用程序的高性能协调服务.它在一个简单的界面中公开了常见的服务,例如命名,配置管 ...
- 【Flutter】可滚动组件之CustomScrollView
前言 CustomScrollView是可以使用Sliver来自定义滚动模型(效果)的组件.它可以包含多种滚动模型,举个例子,假设有一个页面,顶部需要一个GridView,底部需要一个ListView ...
- Flutter 基础组件:状态管理
前言 一个永恒的主题,"状态(State)管理",无论是在React/Vue(两者都是支持响应式编程的Web开发框架)还是Flutter中,他们讨论的问题和解决的思想都是一致的. ...
- 【Oracle】转:通过案例学调优之--Oracle Time Model(时间模型)
转自:http://blog.51cto.com/tiany/1596012 通过案例学调优之--Oracle Time Model(时间模型) 数据库时间 优化不仅仅是缩短等待时间.优化旨在缩短最终 ...
- +load和+initialize方法调用时机
一.+load方法什么时候调用 +load方法会在runtime加载类.分类时调用(程序运行起来会先去加载调用+load 跟你引用没有引用其头文件没有关系).每个类.分类的+load,在程序运行过程中 ...
- 【转】自定义ALV控件的工具条按钮
1 CLASS lcl_event_receiver DEFINITION DEFERRED. 2 3 DATA: itab TYPE TABLE OF spfli, 4 wa TYPE spfli. ...
- Poj-P2533题解【动态规划】
本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/kylewilson/ 题目出处: http://poj.org/problem?id=2533 题目描述: 如果ai1 < ...
- Vue基础之用插值表达式在视图区显示数据
Vue基础之用插值表达式在视图区显示数据 第一步:当然就是你要引入Vue.js这个脚本文件啦! <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vu ...
- jquery 数据查询
jquery 数据查询 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> & ...
- 自监督SOTA框架 | BYOL(优雅而简洁) | 2020
文章原创自微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄 联系方式:微信cyx645016617 本篇文章主要讲解两个无监督2020年比较新比较火的论文: 论文名称:"Bootstrap You ...