1.1
Conjugate
问题描述
在不存在的 noip day3 里,小 w ⻅到了一堆堆的谜题。
比如这题为什么会叫共轭?
他并不知道答案。
有 n 堆谜题,每堆有 a i 个,小 w 每次从剩下的谜题中选择一个,然后把所在的那一堆谜题
全部丢掉。
小 w 期望多少次后丢掉第一堆?
1.2
输入格式
一行一个整数 n。
一行 n 个整数,表示 a i 。
1.3
输出格式
一行一个数表示期望,误差不得超过 10 −6 。
1.4
样例输入
2
1 1
1.5
样例输出
1.5
1.6
数据规模与约定
对于 20% 的数据,n ≤ 10。
对于 40% 的数据,n ≤ 1000。
对于另外 20% 的数据,a i = 1。
对于 100% 的数据,n ≤ 10 5 , 1 ≤ a i ≤ 10 9 。

期望可加性,考虑每一堆比第一堆先抽到的概率
每次丢掉一堆可以等价的变为,每次抽到一个把这一堆标记
为访问过,如果抽到一个访问过的,那么把它丢掉
显然别的堆不影响答案
第 i 堆的贡献是ai/(a1+ai)

 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n;
double a[],ans;
int main()
{int i;
cin>>n;
for (i=;i<=n;i++)
scanf("%lf",&a[i]);
ans=1.0;
for (i=;i<=n;i++)
ans+=(a[i]/(a[]+a[i]));
printf("%.6lf\n",ans);
}

Conjugate的更多相关文章

  1. 机器学习&数据挖掘笔记_12(对Conjugate Gradient 优化的简单理解)

    数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the C ...

  2. The Joys of Conjugate Priors

    The Joys of Conjugate Priors (Warning: this post is a bit technical.) Suppose you are a Bayesian rea ...

  3. Conjugate prior relationships

    Conjugate prior relationships The following diagram summarizes conjugate prior relationships for a n ...

  4. 对Conjugate Gradient 优化的简单理解

    对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 机器学习&数据挖掘笔记_12(对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客 ...

  5. Fourier Transform Complex Conjugate Discussion

    FT of function $f(t)$ is to take integration of the product of $f(t)$ and $e^{-j\Omega t}$. By separ ...

  6. 最优化方法:共轭梯度法(Conjugate Gradient)

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39891197 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 共轭梯度法(英语:Conjugate ...

  7. 转:Conjugate prior-共轭先验的解释

    Conjugate prior-共轭先验的解释    原文:http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/8250161 一 问题来源: 看PRML第 ...

  8. Conjugate 解题报告

    Conjugate 问题描述 在不存在的 \(\text{noip day3}\) 中,小 \(\text{w}\) 见到了一堆堆的谜题. 比如这题为什么会叫共轭? 他并不知道答案. 有 \(n\) ...

  9. 共轭先验(conjugate prior)

    共轭是贝叶斯理论中的一个概念,一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭: 那么就从贝叶斯理论中的先验概率,后验概率以及似然函数说起: 在概率论中有一个条件概率公式,有两个变量第一个是A,第二个是B , ...

随机推荐

  1. 软工实践项目需求分析(团队)修改版get√-黄紫仪

    日常前言:随笔距离文档大体完成已经过去了2天+(因为中间插了一波结对作业),所以目测感受没有那时候清晰(那时候烦的想打人了都--)需求分析那边去百度找了模板.emmmm好多东西感觉听都没听说过QAQ, ...

  2. 2017-2018-1 20155215 第五周 mybash的实现

    题目要求 使用fork,exec,wait实现mybash 写出伪代码,产品代码和测试代码 发表知识理解,实现过程和问题解决的博客(包含代码托管链接) 学习fork,exec,wait fork ma ...

  3. 201621123040《Java程序设计》第5周学习总结

    1.本周学习总结 1.1写出你认为本周学习中比较重要的知识点关键词 关键词:接口 Comparable Comparator 比较排序 1.2尝试使用思维导图将这些关键词组织起来.注:思维导图一般不需 ...

  4. 201621123044《JAVA程序设计》第一周学习总结

    1. 本周学习总结 1.了解了JAVA的诞生以及发展历史简介.JAVA语言的特点,以及JAVA的电脑安装以及环境配置. 2.JAVA不仅可以用eclipse进行编写,也可以在记事本和notepad++ ...

  5. 大数据技术Hadoop笔试题

    Hadoop有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.以下是由应届毕业生网小编J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验,欢迎参考阅读. 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 H ...

  6. 面试必问---HashMap原理分析

    一.HashMap的原理 众所周知,HashMap是用来存储Key-Value键值对的一种集合,这个键值对也叫做Entry,而每个Entry都是存储在数组当中,因此这个数组就是HashMap的主干.H ...

  7. mui 页面无法下滑拖拽 主要体现在华为手机浏览器

    项目做到中期遇到一个问题,华为手机有些页面显示不全且无法下滑. 因为之前一直用的Google浏览器的模拟模式进行开发和调试的,一直未发现这个问题. 刚开始 选用mui的下拉刷新上拉加载的方式来进行页面 ...

  8. Golang学习--平滑重启

    在上一篇博客介绍TOML配置的时候,讲到了通过信号通知重载配置.我们在这一篇中介绍下如何的平滑重启server. 与重载配置相同的是我们也需要通过信号来通知server重启,但关键在于平滑重启,如果只 ...

  9. Thinkphp框架部署步骤

    Thinkphp框架部署步骤 thinkphp框架部署起来简单,但是由于步骤较多也容易遗忘: 这是安装了集成环境后的一个www根目录结构: 然后需要在这个目录下面创建一个文件夹做项目:thinkphp ...

  10. apigw鉴权分析(1-4)新浪微博开放平台 - 鉴权分析

    一.访问入口 http://open.weibo.com/wiki/%E6%8E%88%E6%9D%83%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AF%B4%E6%98%8E 微博开放接口的调用,如 ...