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【算法】

概率DP

先跑一遍floyed,求出每个教室之间的最短路径,存在数组dist[][]中,时间复杂度O(V^3)

设计状态,f[i][j][k]表示当前选到第i个教室,已经选了j个教室,当前这个教室选不选(0..1)

那么,状态转移方程是什么呢?

假设当前选到第i个教室,已经选了j个教室,那么,如果不选这个教室,则状态转移方程为

f[i][j][0] = max{f[i-1][j][0]+dist[c[i-1]][c[i]],f[i-1][j][1]+dist[c[i-1]][c[i]]*(1-k[i-1])+dist[d[i-1]][c[i]]*k[i-1]}

      如果选这个教室,则状态转移方程是

      f[i][j][1] = min{f[i-1][j-1][0]+dist[c[i-1]][d[i]]*k[i]+dist[c[i-1]][c[i]]*(1-k[i],f[i-1][j-1][1]+dist[d[i-1]][d[i]]*k[i-1]*k[i]+dist[c[i-1]][d[i]]*(1-k[i-1])*k[i]+dist[c[i-1]][c[i]]*(1-k[i-1])*(1-k[i])+dist[d[i-1]][c[i]]*k[i-1]*(1-k[i])}

于是这道题便迎刃而解了!

【代码】

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 2000
#define MAXV 300 int i,j,k,n,m,v,e,a,b,w;
int dist[MAXV+][MAXV+],c[MAXN+],d[MAXN+];
double P[MAXN+],dp[MAXN+][MAXN+][];
double ans = 2e9; template <typename T> inline void read(T &x) {
int f=; x=;
char c = getchar();
for (; !isdigit(c); c = getchar()) { if (c == '-') f = -f; }
for (; isdigit(c); c = getchar()) x = x * + c - '';
x *= f;
} template <typename T> inline void write(T x) {
if (x < ) { putchar('-'); x = -x; }
if (x > ) write(x/);
putchar(x%+'');
} template <typename T> inline void writeln(T x) {
write(x);
puts("");
} int main() { read(n); read(m); read(v); read(e);
for (i = ; i <= v; i++) {
for (j = ; j <= v; j++) {
if (i != j)
dist[i][j] = 2e9;
}
}
for (i = ; i <= n; i++) read(c[i]);
for (i = ; i <= n; i++) read(d[i]);
for (i = ; i <= n; i++) cin >> P[i];
for (i = ; i <= e; i++) {
read(a); read(b); read(w);
dist[a][b] = min(dist[a][b],w);
dist[b][a] = min(dist[b][a],w);
} for (k = ; k <= v; k++) {
for (i = ; i <= v; i++) {
if (i == k) continue;
if (dist[i][k] == 2e9) continue;
for (j = ; j <= v; j++) {
if (dist[k][j] == 2e9) continue;
if ((i == j) || (k == j)) continue;
dist[i][j] = min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j]);
}
}
} for (i = ; i <= n; i++) {
for (j = ; j <= m; j++) {
dp[i][j][] = dp[i][j][] = 2e9;
}
} dp[][][] = ; dp[][][] = ;
for (i = ; i <= n; i++) {
dp[i][][] = dp[i-][][] + dist[c[i-]][c[i]];
for (j = ; j <= min(i,m); j++) {
dp[i][j][] = min(dp[i-][j][]+dist[c[i-]][c[i]],dp[i-][j][]+dist[c[i-]][c[i]]*(1.0-P[i-])+dist[d[i-]][c[i]]*P[i-]);
dp[i][j][] = min(dp[i-][j-][]+dist[c[i-]][d[i]]*P[i]*1.0+dist[c[i-]][c[i]]*(1.0-P[i]),
dp[i-][j-][]+
dist[d[i-]][d[i]]*P[i-]*P[i]*1.0+
dist[c[i-]][d[i]]*(1.0-P[i-])*P[i]+
dist[c[i-]][c[i]]*(1.0-P[i-])*(1.0-P[i])+
dist[d[i-]][c[i]]*P[i-]*(-P[i])*1.0);
}
} for (i = ; i <= m; i++) ans = min(ans,min(dp[n][i][],dp[n][i][]));
cout<< fixed << setprecision() << ans << endl; return ; }

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