假设已经求出了在每个点的最优期望收益,显然最优策略是仅当移动一次后的期望收益>当前点收益时移动。对于初始点,其两边各存在一个最近的不满足上述条件的位置,因此从初始点开始随机游走,直到移动到这两个点之一时停止即为最优方案。

  设当前点为i,左边的停止点为x,右边的停止点为y,考虑在x停止和在y停止的概率各是多少。设从i点出发在x停止的概率为f(i),显然有f(x)=1,f(y)=0,f(i)=[f(i-1)+f(i+1)]/2。解方程得f(i)=(y-i)/(y-x)。在y停止的概率同理。

  再设f[i]为从i点出发的最优期望收益,则f[i]=(y-i)/(y-x)*a[x]+(i-x)/(y-x)*a[y]。注意到这个式子实际上是(x,a[x])和(y,a[y])的连线在i点的值。所以如果任意两点间的连线都不高于在该点停止的收益,该点即为停止点。求出凸包即可。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
#define N 100010
int gcd(int n,int m){return m==?n:gcd(m,n%m);}
int read()
{
int x=,f=;char c=getchar();
while (c<''||c>'') {if (c=='-') f=-;c=getchar();}
while (c>=''&&c<='') x=(x<<)+(x<<)+(c^),c=getchar();
return x*f;
}
int n,a[N],q[N],m;
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
freopen("a.in","r",stdin);
freopen("a.out","w",stdout);
const char LL[]="%I64d\n";
#else
const char LL[]="%lld\n";
#endif
n=read();
for (int i=;i<=n;i++) a[i]=read();
q[++m]=;
for (int i=;i<=n+;i++)
{
while (m>&&1ll*(a[i]-a[q[m]])*(q[m]-q[m-])>1ll*(a[q[m]]-a[q[m-]])*(i-q[m])) m--;
q[++m]=i;
}
for (int i=;i<m;i++)
for (int j=q[i]+;j<=q[i+];j++)
if (j<=n) printf(LL,(1ll*a[q[i]]*(q[i+]-j)+1ll*a[q[i+]]*(j-q[i]))*/(q[i+]-q[i]));
return ;
}

Luogu5155 USACO18DEC Balance Beam(概率期望+凸包)的更多相关文章

  1. 洛谷P5155 [USACO18DEC]Balance Beam(期望,凸包)

    你以为它是一个期望dp,其实它是一个凸包哒! 设平衡木长度为\(L\),把向右走平衡木那个式子写一下: \[dp[i]=\frac{dp[i+1]+dp[i-1]}{2}\] 然后会发现这是一个等差数 ...

  2. Luogu5155 [USACO18DEC]Balance Beam

    题目链接:洛谷 这道题看起来是个期望题,但是其实是一道计算几何(这种题太妙了) 首先有一个很好的结论,在一个长度为$L$的数轴上,每次从$x$处出发,不停地走,有$\frac{x}{L}$的概率从右端 ...

  3. 题解-USACO18DEC Balance Beam详细证明

    (翻了翻其他的题解,觉得它们没讲清楚这个策略的正确性) Problem 洛谷5155 题意概要:给定一个长为\(n\)的序列,可以选择以\(\frac 12\)的概率进行左右移动,也可以结束并得到当前 ...

  4. 题解 [USACO18DEC]Balance Beam

    被概率冲昏的头脑~~~ 我们先将样例在图上画下来: 会发现,最大收益是: 看出什么了吗? 这不就是凸包吗? 跑一遍凸包就好了呀,这些点中,如果i号点是凸包上的点,那么它的ans就是自己(第二个点),不 ...

  5. [USACO18DEC]Balance Beam

    题目链接:这里 或者这里 答案是很显然的,记\(g(i)\)为在\(i\)下平衡木时的期望收益 那么\(g(i)=max(f(i),\frac{g(i-1)+g(i+1)}{2})\) 好了做完了 T ...

  6. [USACO18DEC]Balance Beam P

    根据题意不难发现这个模型是不好进行贪心的,于是可以考虑使用 \(dp\).可以令 \(dp_i\) 表示在 \(i\) 位置以最优策略能获得的报酬期望值,那么会有转移: \[dp_i = \max(f ...

  7. p5155 [USACO18DEC]Balance Beam

    传送门 分析 https://www.luogu.org/blog/22112/solution-p5155 代码 #include<bits/stdc++.h> using namesp ...

  8. [bzoj5483][Usaco2018 Dec]Balance Beam_凸包_概率期望

    bzoj5483 Usaco2018Dec Balance Beam 题目链接:https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=5483 数据范围:略. 题解 ...

  9. 概率与期望详解!一次精通oi中的概率期望

    目录 基础概念 最大值不超过Y的期望 概率为P时期望成功次数 基础问题 拿球 随机游走 经典问题 期望线性性练习题 例题选讲 noip2016换教室 区间交 0-1边树求直径期望 球染色 区间翻转 二 ...

随机推荐

  1. MySQL(十三)事务处理和字符集

    一.事务处理 事务处理(transaction processing):是一种机制,用来维护数据库的完整性,管理必须成批执行的MySQL操作,以保证数据库不包含不完整的操作结果. 这样可以保证一组操作 ...

  2. android RadioGroup中设置selector后出现多个别选中的RadioButton的解决办法

    在一个RadioGroup组中假如有三个或者以上的RadioButton,当然你需要给这些RadioButton设置selector.设置其中的一个为默认选中状态(在xml中设置).当程序在手机上运行 ...

  3. [04] JSP标准动作

    1.概述 JSP规范中定义了一系列的标准动作,Web容器按照规范进行了实现,可以解析并执行标准动作.而标准动作使用的是标准的xml语法,看上去也比较直观易懂,下面来看一个结构例子: <jsp:a ...

  4. MIPI接口资料汇总(精)

    一.介绍 1.MIPI联盟,即移动产业处理器接口(Mobile Industry Processor Interface 简称MIPI)联盟.MIPI(移动产业处理器接口)是MIPI联盟发起的为移动应 ...

  5. Luogu2792 JSOI2008 小店购物 最小树形图

    传送门 被题意杀 本以为一个种类的物品一定要一起买 看了题解才知道可以先把所有要买的物品买一个,剩下要买的物品就可以得到这个种类的物品能够得到的最大优惠-- 所以现在只需要知道:第一次买所有物品一遍时 ...

  6. BZOJ2125 最短路 圆方树、倍增

    传送门 对仙人掌建立圆方树,然后对边定权 对于圆点和圆点之间的边,是原来仙人掌上的桥,边权保持不变 对于圆点和方点之间的边,将圆方树看做以一个圆点为根的有根树之后,一个方点的父亲一定是一个圆点.对于这 ...

  7. React-UI组件和容器组件

    UI组件负责页面的渲染,又叫傻瓜组件. 容器组件负责逻辑,又叫聪明组件. 当一个组件只有render函数的时候,就可以用无状态组件的形式来定义这个组件.无状态组件怎么定义呢?其实就是一个函数,接受pr ...

  8. 【iOS】build diff: /../Podfile.lock: No such file or directory

    Github 上下载的开源项目,在 Xcode 打开运行后报了错,如图所示: 解决方法: 在工程设置中的 Build Phases 下删除 Check Pods Manifest.lock 及 Cop ...

  9. ActiveMQ 填坑记

    前言 MQ是现在大型系统架构中必不可少的一个重要中间件,之前有偏文章<MQ(消息队列)常见的应用场景解析>介绍过MQ的应用场景,现在流行的几个MQ是rabbitmq,rocketma,ka ...

  10. 2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路

    题目 C题   大型百货商场会员画像描绘 在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持.零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成 ...