题目

题目大意

武器的每个级别有固定的两种属性\(b_i\)和\(c_i\)

可以用\(a\)的代价得到一把\(0\)级的武器。

可以将\(x\)级武器和\(y=\max(x-1,0)\)级武器融合锻造,

有\(\frac{\min(b_y,c_x)}{c_x}\)的概率可以升级成\(x+1\)级武器。

反之降级成\(y\)级武器。

问得到\(n\)级武器的期望代价(模意义下)。


思考历程

一开始想了个特别简单的DP。

然后发现有后效性……

搞不出来,然后心态崩了……

看到\(p=0\)的情况(也就是除了\(i=0\)之外,其它时候的\(b_i\)和\(c_i\)都为\(1\),也就是百分百成功率)。

这样就可以特殊计算\(f_0\)和\(f_1\),后面的像斐波拉契数列一样转移就可以了。


正解

正解的DP是没有后效性的。

正解的DP的目光更加长远,我想到的只是转移了一步的,但是正解是转移了很多步的。

状态还是\(f_i\)表示造\(i\)级武器的期望代价。

设成功率为\(x\),则方程为\(f_i=f_{i-2}+f_{i-1}+(1-x)(f_i-f_{i-2})\)

前面半段是锻造的代价,后面是没有成功时的代价。

由于没有成功的时候还可以有\(i-2\)级的武器留下来,所以就在下一次锻造的时候将它的代价减去。

方程移项之后显然是没有后效性的。

然而这题卡时间。

比如要打\(O(n)\)求逆元,还有各种小常数优化。


代码

卡常数卡到极尽的代码

using namespace std;
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define N 10000010
#define mo 998244353
int n,a;
int bx,by,cx,cy,p;
int inv[N],f[N];
int main(){
freopen("forging.in","r",stdin);
freopen("forging.out","w",stdout);
scanf("%d%d%d%d%d%d%d",&n,&a,&bx,&by,&cx,&cy,&p);
inv[1]=1;
for (register int i=2,k;i<=p;++i){
k=mo/i;
inv[i]=(long long)(mo-k)*inv[mo-i*k]%mo;
}
int b=by+1,c=cy+1;
f[0]=a;
f[1]=(f[0]+(long long)f[0]*(b>=c?1:(long long)inv[b]*c%mo))%mo;
for (register int i=2;i<=n;++i){
c=((long long)c*cx+cy)%p+1;
f[i]=(f[i-2]+(long long)f[i-1]*(b>=c?1:(long long)inv[b]*c%mo))%mo;
b=((long long)b*bx+by)%p+1;
}
printf("%d\n",f[n]);
return 0;
}

总结

做期望DP的时候,目光一定要长远,从而避免后效性。

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