【非原创】LightOJ - 1284 Lights inside 3D Grid【概率期望】
学习博客:
题意:
在一个三维的空间,每个点都有一盏灯,开始全是关的,
现在每次随机选两个点,把两个点之间的全部点,开关都按一遍;问k次过后开着的灯的期望数量;
题解:
肯定不能从随机抽取两个数这里入手的,要求开着的灯的数量就从对每一盏灯,操作结束后灯开着的概率,然后将这些概率求和就是对于整个矩阵到最后开着的灯的数量了,这就把矩阵的问题落实到了对于求每个坐标的概率的问题。
对每个点单独计算贡献,即k次过后每个点开关被按了奇数次的期望
一个点如果被包到所选空间里,那么说明选的两个点,x坐标在这个点两侧,y坐标在这个点两侧,z坐标在这个点两侧;
对于一维的,可以用求出两个点在x这一点两侧的概率。然后三维的只要当成三个一维的乘起来就行了。
E=
求法:
代码(亦非原创):
1 #include<bits/stdc++.h>
2
3 using namespace std;
4
5 int t,x,y,z,m;
6
7 int main()
8
9 {
10
11 scanf("%d",&t);
12
13 int cas=0;
14
15 while(t--)
16
17 {
18
19 scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&z,&m);
20
21 double ans=0.0;
22
23 for(int i=1;i<=x;i++)
24
25 for(int j=1;j<=y;j++)
26
27 for(int k=1;k<=z;k++)
28
29 {
30
31 double p=0.0;
32
33 p= 1.0-1.0*((x-i)*(x-i)+(i-1)*(i-1))/(x*x);
34
35 p*=1.0-1.0*((y-j)*(y-j)+(j-1)*(j-1))/(y*y);
36
37 p*=1.0-1.0*((z-k)*(z-k)+(k-1)*(k-1))/(z*z);
38
39
40
41 ans+=0.5-0.5*pow(1.0-2*p,1.0*m);
42
43 }
44
45 printf("Case %d: %.11lf\n",++cas,ans);
46
47 }
48
49 return 0;
50
51 }
【非原创】LightOJ - 1284 Lights inside 3D Grid【概率期望】的更多相关文章
- LightOJ 1284 - Lights inside 3D Grid 概率/期望/二项式定理
题意:给你一个长宽高为x,y,z的长方体,里面每个格子放了灯,再给你k次选取任意长方体形状的区块,对其内所有灯开或关操作,初始为关,问亮灯数量的期望值. 题解:首先考虑选取区块的概率,使某个灯在被选取 ...
- LightOJ 1284 Lights inside 3D Grid (数学期望)
题意:在一个三维的空间,每个点都有一盏灯,开始全是关的.现在每次随机选两个点,把两个点之间的全部点,开关都按一遍,问k次过后开着的灯的期望数量: 析:很容易知道,如果一盏灯被按了奇数次,那么它肯定是开 ...
- LightOJ - 1284 Lights inside 3D Grid —— 期望
题目链接:https://vjudge.net/problem/LightOJ-1284 1284 - Lights inside 3D Grid PDF (English) Statistic ...
- LightOJ - 1284 Lights inside 3D Grid (概率计算)
题面: You are given a 3D grid, which has dimensions X, Y and Z. Each of the X x Y x Z cells contains a ...
- LightOJ1284 Lights inside 3D Grid (概率DP)
You are given a 3D grid, which has dimensions X, Y and Z. Each of the X x Y x Z cells contains a lig ...
- Lights inside 3D Grid LightOJ - 1284 (概率dp + 推导)
Lights inside 3D Grid LightOJ - 1284 题意: 在一个三维的空间,每个点都有一盏灯,开始全是关的, 现在每次随机选两个点,把两个点之间的全部点,开关都按一遍:问k次过 ...
- LightOj_1284 Lights inside 3D Grid
题目链接 题意: 给一个X * Y * Z 的立方体, 每个单位立方体内都有一盏灯, 初始状态是灭的, 你每次操作如下: 1)选择一个点(x1, y1, z1) 再选择一个点(x2, y2, ...
- uva 11605 - Lights inside a 3d Grid(概率)
option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2652" style=""& ...
- 3D Grid Effect – 使用 CSS3 制作网格动画效果
今天我们想与大家分享一个小的动画概念.这个梦幻般的效果是在马库斯·埃克特的原型应用程序里发现的.实现的基本思路是对网格项目进行 3D 旋转,扩展成全屏,并呈现内容.我们试图模仿应用程序的行为,因此 ...
随机推荐
- SQL Server management studio使用sa连接时报错与伺服器的连接已成功,但在登入程序是发生错误
使用Sql Server management studio的sa用户连接数据库时,报如下错误 解决方法: 1.使用windows验证登录 2.右键点击连接,点击属性,点击安全性,选择混合验证 3.重 ...
- postgres模糊匹配大杀器
ArteryBase-模糊匹配大杀器 问题背景 随着pg越来越强大,abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4),目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser),使用全文 ...
- 大数据谢列3:Hdfs的HA实现
在之前的文章:大数据系列:一文初识Hdfs , 大数据系列2:Hdfs的读写操作 中Hdfs的组成.读写有简单的介绍. 在里面介绍Secondary NameNode和Hdfs读写的流程. 并且在文章 ...
- Redis持久化之父子进程与写时复制
之所以将Linux底层的写时复制技术放在Redis篇幅下,是因为Redis进行RDB持久化时,BGSAVE(后面称之为"后台保存")会开辟一个子进程,将数据从内存写进磁盘,这儿我产 ...
- (006)每日SQL学习:关于to_char函数
to_char函数的官方文档说明: 详细to_char请移步:https://www.cnblogs.com/reborter/archive/2008/11/28/1343195.html 需求:n ...
- 使用Robo 3T访问MongoDB数据库
使用Robo 3T操作MongoDB数据库教程:https://blog.csdn.net/baidu_39298625/article/details/99654596 在IDEA中用三个jar包链 ...
- Spring MVC—模型数据,转发重定向,静态资源处理方式
Spring MVC处理模型数据 添加模型数据的方法 ModelAndView Map及Model SessionAttribute ModelAttribute Spring MVC转发和重定向 S ...
- mvn 多模块
mvn archetype:generate -DgroupId=com.xxx.cloud -DartifactId=myapp -Dversion=1.0.0-SNAPSHOT -Dpackage ...
- k8s 调度 GPU
最近公司有项目想在 k8s 集群中运行 GPU 任务,于是研究了一下.下面是部署的步骤. 1. 首先得有一个可以运行的 k8s 集群. 集群部署参考 kubeadm安装k8s 2. 准备 GPU 节点 ...
- python自动化之使用allure生成测试报告
Allure测试报告框架帮助你轻松实现"高大上"报告展示.本文通过示例演示如何从0到1集成Allure测试框架.重点展示了如何将Allure集成到已有的自动化测试工程中.以及如何实 ...