\(\mathscr{Description}\)

  Link.

  给定连通图简单无向 \(G=(V,E)\),对于 \(e\in E\),有边权 \(t_e\) 独立均匀随机生成自 \([0,1]\)。求 \(G\) 的生成树最大边权最小值的期望,不取模。

  \(n\le10\)。

\(\mathscr{Solution}\)

\[\begin{align}
E(\min_T\max_{e\in E_T}t_e) &= \int_0^1 P[\min_T\max_{e\in E_T}t_e>x]~\text dx\\
&= \int_0^1 P[\forall T,\exist e\in E_T,t_e>x]~\text dx\\
&= \int_0^1 P[G\text{ is not connected by }e\text{ whose }t_e<x]~\text dx\\
&= \int_0^1 \sum_{E_1\cup E_2=E,E_1\cap E_2=\varnothing}[G\text{ is not connected by }E_1]x^{|E_1|}(1-x)^{|E_2|}~\text dx\\
&= \sum_{E_1\cup E_2=E,E_1\cap E_2=\varnothing}[G\text{ is ...}]\int _0^1 x^{|E_1|}(1-x)^{|E_2|}~\text dx\\
&= \sum_{E_1\cup E_2=E,E_1\cap E_2=\varnothing}[G\text{ is ...}]\sum_{i=0}^{|E_2|}(-1)^i\binom{|E_2|}{i}\int_0^1 x^{|E_1|+i}~\text dx\\
&= \sum_{E_1\cup E_2=E,E_1\cap E_2=\varnothing}[G\text{ is ...}]\sum_{i=0}^{|E_2|}(-1)^i\binom{|E_2|}{i}\frac{1}{|E_1|+i+1}\\
&= \sum_{u_0\in S\subsetneq V}\sum_{i=0}^{\operatorname{inc}(S)}g(S,i)\sum_{j\ge t=i+\operatorname{cut}(S,V\setminus S)}\binom{\operatorname{inc}(V\setminus S)}{j-t}f(j).
\end{align}
\]

  以上是草稿,来解释一下。

  从 \((1)\rightarrow(7)\),其实就干了一件事——把积分丢到简单函数上消掉。毕竟我也只会求简单函数的积分。\((8)\) 的目的是把边的枚举更多的变为点的枚举。其中,\(f(|E_2|)\) 即对 \((7)\) 中第二层和式的换元,这个可以直接求。第一个和式的 \(u_0\in S\subsetneq V\) 是常见子集 DP trick,即枚举 \(E_1\) 在 \(G\) 下形成的包含某个特定结点的连通块,\(g(S,i)\) 表示在 \(S\) 的诱导子图内删掉恰 \(i\) 条边,使得子图连通的方案数。子集 DP 一下可以 \(\mathcal O(3^nnm)\)(上界很粗)求出来。那么本题就结束了。

  提示:2022 年了,选手可以使用 __int128__float128

\(\mathscr{Code}\)

/*+Rainybunny+*/

#include <bits/stdc++.h>

#define rep(i, l, r) for (int i = l, rep##i = r; i <= rep##i; ++i)
#define per(i, r, l) for (int i = r, per##i = l; i >= per##i; --i) typedef __int128 LL;
typedef __float128 LD; const int MAXN = 10, MAXM = 45;
int n, m, adj[MAXN + 5], inc[1 << MAXN];
LD f[MAXM + 5];
LL bino[MAXM + 5][MAXM + 5], g[1 << MAXN][MAXM + 5]; inline void init() {
bino[0][0] = 1;
rep (i, 1, m) {
bino[i][0] = 1;
rep (j, 1, i) bino[i][j] = bino[i - 1][j - 1] + bino[i - 1][j];
}
rep (i, 0, m) {
rep (j, 0, i) {
f[i] += (j & 1 ? -1. : 1.) * LD(bino[i][j]) / (m - i + j + 1.);
}
}
rep (S, 1, (1 << n) - 1) {
inc[S] = inc[S ^ (S & -S)]
+ __builtin_popcount(adj[31 - __builtin_clz(S & -S)] & S);
}
} int main() {
scanf("%d %d", &n, &m);
rep (i, 0, m - 1) {
int u, v; scanf("%d %d", &u, &v);
adj[u - 1] |= 1 << v >> 1, adj[v - 1] |= 1 << u >> 1;
} init();
LD ans = 0.;
rep (S, 0, (1 << n) - 2) if (S & 1) {
rep (i, 0, inc[S]) g[S][i] = bino[inc[S]][i];
for (int T = (S - 1) & S; T; T = (T - 1) & S) if (T & 1) {
int cut = inc[S] - inc[T] - inc[S ^ T];
rep (i, cut, inc[S]) {
rep (j, 0, std::min(i - cut, inc[T])) {
g[S][i] -= g[T][j] * bino[inc[S ^ T]][i - j - cut];
}
}
} int incT = inc[((1 << n) - 1) ^ S], cut = m - inc[S] - incT;
rep (i, 0, inc[S]) {
LD tmp = 0.;
rep (j, i + cut, m - inc[S] + i) {
tmp += bino[incT][j - i - cut] * f[j];
}
ans += g[S][i] * tmp;
}
}
printf("%Lf\n", (long double)ans);
return 0;
}

Solution -「ZJOI 2015」「洛谷 P3343」地震后的幻想乡的更多相关文章

  1. 洛谷P3343 [ZJOI2015]地震后的幻想乡 [DP,概率期望]

    传送门 思路 题目给了一个提示:对于\(n\)个\([0,1]\)的随机变量,其中第\(k\)小的期望大小是\(\frac{k}{n+1}\). 这引导我们枚举边的相对大小的全排列,然后求最小生成树 ...

  2. [bzoj3925] [洛谷P3343] [ZJOI2015] 地震后的幻想乡

    Description 傲娇少女幽香是一个很萌很萌的妹子,而且她非常非常地有爱心,很喜欢为幻想乡的人们做一些自己力所能及的事情来帮助他们. 这不,幻想乡突然发生了地震,所有的道路都崩塌了.现在的首要任 ...

  3. 洛谷 P3343 - [ZJOI2015]地震后的幻想乡(朴素状压 DP/状压 DP+微积分)

    题面传送门 鸽子 tzc 竟然来补题解了,奇迹奇迹( 神仙题 %%%%%%%%%%%% 解法 1: 首先一件很明显的事情是这个最小值可以通过类似 Kruskal 求最小生成树的方法求得.我们将所有边按 ...

  4. 洛谷3343(ZJOI2015)地震后的幻想乡

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3343 1.那个时间与边的大小排名有关,所以需要求一下最大边的期望排名就行. 2.期望排名是这样算的:(排名为1的 ...

  5. 洛谷P4336 [SHOI2016]黑暗前的幻想乡 [Matrix-Tree定理,容斥]

    传送门 思路 首先看到生成树计数,想到Matrix-Tree定理. 然而,这题显然是不能Matrix-Tree定理硬上的,因为还有每个公司只能建一条路的限制.这个限制比较恶心,尝试去除它. 怎么除掉它 ...

  6. 「区间DP」「洛谷P1043」数字游戏

    「洛谷P1043」数字游戏 日后再写 代码 /*#!/bin/sh dir=$GEDIT_CURRENT_DOCUMENT_DIR name=$GEDIT_CURRENT_DOCUMENT_NAME ...

  7. 「ZJOI2015」地震后的幻想乡 解题报告

    「ZJOI2015」地震后的幻想乡 想了半天,打开洛谷题解一看,最高票是_rqy的,一堆密密麻麻的积分差点把我吓跑. 据说有三种解法,然而我只学会了一种最辣鸡的凡人解法. 题意:给一个无向图\(G\) ...

  8. Solution -「JSOI 2019」「洛谷 P5334」节日庆典

    \(\mathscr{Description}\)   Link.   给定字符串 \(S\),求 \(S\) 的每个前缀的最小表示法起始下标(若有多个,取最小的).   \(|S|\le3\time ...

  9. Solution -「洛谷 P4372」Out of Sorts P

    \(\mathcal{Description}\)   OurOJ & 洛谷 P4372(几乎一致)   设计一个排序算法,设现在对 \(\{a_n\}\) 中 \([l,r]\) 内的元素排 ...

  10. Solution -「POI 2010」「洛谷 P3511」MOS-Bridges

    \(\mathcal{Description}\)   Link.(洛谷上这翻译真的一言难尽呐.   给定一个 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图,一条边 \((u,v,a,b)\) 表示从 ...

随机推荐

  1. dotnet core微服务框架Jimu介绍

    jimu是一个基于.Net6.0 简单易用的微服务框架,参考了很多开源库以及想法,使用了大量的开源库(如 DotNetty, consul.net, Flurl.Http, Json.net, Log ...

  2. 指针进阶(函数指针)(C语言)

    目录 1. 字符指针变量 2. 数组指针变量 2.1 数组指针变量是什么? 2.2 数组指针变量怎么初始化? 3. 二维数组传参的本质 4. 函数指针变量 4.1 函数指针变量的创建 4.2 函数指针 ...

  3. FFmpeg转码音视频时间戳设置分析

    音频时间戳设置 以下代码基于FFmpeg n5.1.2进行分析 以下文档中有关音频的具体时间戳数据来自以下转码命令: ./ffmpeg_g -rw_timeout 5000000 -i 'rtmp:/ ...

  4. P4119 Ynoi2018 未来日记

    P4119 Ynoi2018 未来日记 lxl 出的题好 duliu 啊. 感谢来自 fr200110217102 的博客 题解 P4119 [Ynoi2018未来日记]. 下标分块+值域分块+并查集 ...

  5. Tensorflow 使用TPU训练

    要用TPU训练tensorflow模型,只能使用静态图.也就是要先通过keras的sequential或者函数式定义模型,而不能直接使用重写的Model类.例子如下,其中包含层的自定义,以及子像素卷积 ...

  6. 抓包工具之MitmProxy

    官方文档: https://mitmproxy.org/ github:https://github.com/mitmproxy/mitmproxy 缘起: 之前使用过几个抓包工具, 例如fiddle ...

  7. Kafka之入门

    什么是 Kafka Kafka 是一个分布式流式平台,它有三个关键能力 订阅发布记录流,它类似于企业中的消息队列 或 企业消息传递系统 以容错的方式存储记录流 实时记录流 Kafka 的应用 作为消息 ...

  8. 基于Docker搭建PHP开发环境

    Docker 是这几年非常火的一项技术,作为一名软件开发人员,应该及时的接触和掌握. 镜像加速: 可以在阿里云上免费的获取,然后进行配置即可使用.阿里云 Docker 加速器,没有阿里云账号注册一个即 ...

  9. Blazor 组件库 BootstrapBlazor 中Markdown组件介绍

    组件介绍 Markdown组件是tui.editor的封装,所以所有内容均基于tui.editor. 默认状态下样子如下所示: 其代码如下: <Markdown Language="@ ...

  10. Python 学习记录 (4)

    Plotly常见可视化方案:以鸢尾花数据为例 简单介绍: Ploty库也有大量统计可视化方案,并且这些可视化方案具有交互化属性. 主要对鸢尾花数据进行处理与可视化. 所展示的结果为交互界面的截图情况, ...