CF1187F Expected Square Beauty(期望)
题目
CF1187F Expected Square Beauty
做法
\(B(x)=\sum\limits_{i=1}^n I_i(x),I_i(x)=\begin{cases}1&x_i≠x_{i-1}\\0&x_i=x_{i-1}\end{cases}\)
\(E(B(x)^2)=E(\sum\limits_{i=1}^n I_i(x)\sum\limits_{j=1}^n I_j(x))=E(\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^n I_i(x)I_j(x))=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^n E(I_i(x)I_j(x))\)
分类讨论一下\(E(I_i(x)I_j(x))\)
\(|i-j|>1\),这两个互不影响,则\(E(I_i(x)I_j(x))=E(l_i(x))E(l_j(x))\)
\(i=j\),因为\(l(x)\)函数仅为\(1\)和\(0\),故\(E(I_i(x)I_j(x))=E(l_i(x))\)
\(|i-j|=1\)详细讨论一下:
\(q_i=P(x_{i-1}=x_i)=E(x_{i-1}=x_i)=max(0,\frac{min(r_{i-1},r_i)-max(l_{i-1},l_i)}{(r_{i-1}-l_{i-1})(r_i-l_i)})\)
\(E(I_i(x))=1-q_i\)
则\(E(I_i(x)I_{i+1}(x))=E(x_{i-1}≠x_i\And x_i≠x_{i+1})\)
故等于\(1-q_i-q_{i+1}+E(x_{i-1}=x_i\And x_i=x_{i+1})\)
其中\(E(x_{i-1}=x_i\And x_i=x_{i+1})=\frac{min(r_{i-1},r_i,r_{i+1})-max(l_{i-1},l_i,l_{i+1})}{(r_{i-1}-l_{i-1})(r_i-l_i)(r_{i+1}-l_{i+1})})\)
可以用\(O(n)\)算出来
Code
#include<bits/stdc++.h>
typedef int LL;
const LL maxn=1e6+9,mod=1e9+7;
inline LL Read(){
LL x(0),f(1); char c=getchar();
while(c<'0' || c>'9'){
if(c=='-') f=-1; c=getchar();
}
while(c>='0' && c<='9'){
x=(x<<3ll)+(x<<1ll)+c-'0'; c=getchar();
}return x*f;
}
LL n,ans,sum;
LL l[maxn],r[maxn],q[maxn],E[maxn];
inline LL Pow(LL base,LL b){
LL ret(1);
while(b){
if(b&1) ret=1ll*ret*base%mod; base=1ll*base*base%mod; b>>=1;
}return ret;
}
inline LL P(LL x,LL y,LL z){
LL L(std::max(l[x],std::max(l[y],l[z]))),R(std::min(r[x],std::min(r[y],r[z])));
return std::max(0ll,1ll*(R-L)*Pow(1ll*(r[x]-l[x])*(r[y]-l[y])%mod*(r[z]-l[z])%mod,mod-2)%mod);
}
inline LL Calc(LL x){
LL y(x+1),ret(0);
if(x>1) ret=P(x-1,x,y);
return ((1ll-1ll*(q[x]+q[y])%mod+mod)%mod+ret)%mod;
}
int main(){
n=Read();
for(LL i=1;i<=n;++i){
l[i]=Read();
}
for(LL i=1;i<=n;++i){
r[i]=Read()+1;
LL R(std::min(r[i],r[i-1])),L(std::max(l[i],l[i-1]));
q[i]=std::max(0ll,1ll*(R-L)*Pow(1ll*(r[i-1]-l[i-1])*(r[i]-l[i])%mod,mod-2)%mod);
E[i]=1ll*(1-q[i]+mod)%mod;
sum=1ll*(sum+E[i])%mod;
}
for(LL i=1;i<=n;++i){
LL tmp(sum);
for(LL j=std::max(1,i-1);j<=std::min(n,i+1);++j)
tmp=1ll*(tmp-E[j]+mod)%mod;
ans=1ll*(ans+1ll*E[i]*tmp%mod)%mod;
if(i>1) ans=1ll*(ans+Calc(i-1))%mod;
if(i<n) ans=1ll*(ans+Calc(i))%mod;
ans=1ll*(ans+E[i])%mod;
}
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
CF1187F Expected Square Beauty(期望)的更多相关文章
- Codeforces 1187 F - Expected Square Beauty
F - Expected Square Beauty 思路:https://codeforces.com/blog/entry/68111 代码: #pragma GCC optimize(2) #p ...
- @codeforces - 1187F@ Expected Square Beauty
目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给定一个序列 x = {x1, x2, ..., xn},已知 ...
- 【CF 453A】 A. Little Pony and Expected Maximum(期望、快速幂)
A. Little Pony and Expected Maximum time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes ...
- Educational Codeforces Round 67
Educational Codeforces Round 67 CF1187B Letters Shop 二分 https://codeforces.com/contest/1187/submissi ...
- CF-diary
(做题方式:瞟题解然后码) 1238E. Keyboard Purchase \(\texttt{Difficulty:2200}\) 题意 给你一个长度为 \(n\) 的由前 \(m\) 个小写字母 ...
- NLP&数据挖掘基础知识
Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Er ...
- 常用的机器学习&数据挖掘知识点【转】
转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Le ...
- 【基础】常用的机器学习&数据挖掘知识点
Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),ML ...
- 概率分布之间的距离度量以及python实现(三)
概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson ...
随机推荐
- BUAA OO 2019 第四单元作业总结
目录 第四单元总结 总 UML UML 类图 UML 时序图 UML 状态图 架构设计 第十三次作业 第十四次作业 课程总结 历次作业总结 架构设计 面向对象方法理解 测试方法理解与实践 改进建议 尽 ...
- OC与swift相互调用
一.OC调用swift文件 二.swift调用OC文件 三.注意和总结 添加: 四.自定义桥接文件 一.OC调用swift文件 在OC项目中创建一个swift文件的时候,Xcode 会提示 需要创建一 ...
- uavcan扩展帧格式 zubax
zubax_gnss_1.0和zubax_gnss_2.0中使用的uavcan的两种不同封装方式.都是采用扩展帧29b帧类型 zubax_gnss_1.0 我的代码:https://github.co ...
- python图片二值化提高识别率
import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport ...
- PHP/Python---百钱百鸡简单实现及优化
公鸡5块钱一只,母鸡3块钱一只,小鸡一块钱3只,用100块钱买一百只鸡,问公鸡,母鸡,小鸡各要买多少只? 今天看到这题很简单 ,但是随手写出来后发现不是最优的
- obj + mtl 格式说明
OBJ(或 .OBJ)是一种开放的几何定义文件格式,最初由Wavefront Technologies公司开发,用以描述其Advanced Visualizer动画包.该格式已被其他3D图形应用供应商 ...
- 为群晖加把锁:使用ssh密钥保障数据安全
对每一个使用群晖nas的人而言,能保证群晖里保存的数据不被未经授权的人访问下载甚至破坏可能是最重要的事情.但数据只要上网,就免不了担心密码被破解,群晖被侵入.现在网络上,要破解密码可能是最简单不过的事 ...
- Flink原理(三)——Task(任务)、Operator Chain(算子链)和Slot(资源)
本文是参考官方文档结合自己的理解写的,所引用文献均已指明来源,若侵权请留言告知,我会立马删除.此外,若是表达欠妥的地方,欢迎大伙留言指出. 前言 在上一篇博客Flink原理(二) ——资源一文中已简要 ...
- ssmtp脚本发中文邮件的笔记
( echo "From:<test@abc.com>"; \ echo "TO:def@abc.com"; \ echo "Subjec ...
- 2013.4.24 - KDD第六天
今天早上,中秋给我发了一个压缩包,里面有战德臣的课件,昨天我说我SQL没学好,他说给我发战徳臣课件,然后说我SQL不会的话可以看这个,还有两篇文 章<LDA数学八卦>以及<A Not ...