题意:就是让你从(1,1)走到(r, c)而且每走一格要花2的能量,有三种走法:1,停住。2,向下走一格。3,向右走一格。问在一个网格中所花的期望值。

首先:先把推导动态规划的基本步骤给出来。

·  1.设变量:(注意:设置变量时,要能够使整个求解过程可以分为多个阶段。)

   2.分析阶段决策,并写出决策函数。(也就是能体现前阶段决策后阶段关系的函数)

   3.写出指标函数。(也是就是我们得出解的函数。)

先第一步:设置变量,我们分析这个题的是从(1,1)到(r, c)那么什么能体现“阶段”这个词的东西呢?

     十分明显,那就是步数(把停下也看做一步)啊;那么来具体分析一下。假设:我们走到(x,y)那么他的上一阶段是不是有三种可能,那么这三种上一阶,是不是由上上一阶的决策所决定的。是不是这样就把分层分阶段给划出来了。那么我们就设dp[i][j]  表示走到(x,y)时的期望值,最重要的是i,j的意义。

然后第二步:(分析决策函数)

设Sk便是第k阶段. 设决策为Pk

则S1={(1,1),(2,1),(1,2);则,那么Pk就在S1中决策,我们这道题的决策P1=P01+P02+P0<=>dp[1][1]=dp[1][1]+dp[2][1]+dp[1][2](我只是想更好的让大家理解这个决策)。好了,这个决策函数就写好了

最后第三步:(分析指标函数)

设Vk为指标函数。当然,一般有最值等等类型。我还是回到原题。假设走到(x, y)那么这前部的期望值是由决策函数来决策的。

回到决策函数:Pk=P(k-1)1+P(k-1)2+P(k-1)3  (设h1,h2, h3分别是对应的概率) 那么Vk=(h1*P(k-1)1+h2*P(k-1)2+h3*P(k-1)3+2)

好了,其实指标函数就是动态规划方程式了, dp[i][j]=(p[i][j][0]*dp[i][j]+p[i][j][1]*dp[i][j+1]+p[i][j][2]*dp[i+1][j]+2)  ===>

  dp[i][j]=(p[i][j][1]*dp[i][j+1]+p[i][j][2]*dp[i+1][j]+2)/(1-p[i][j][0]);

ac代码:

#include<cstring>
#include<cstdio>
#define maxn int(1e3+2) double dp[maxn][maxn], p[maxn][maxn][]; int main(){
int r, c;
while (scanf("%d%d", &r, &c) != EOF){
for (int i = ; i <= r;++i)
for (int j = ; j <= c;++j)
for (int k = ; k < ; ++k)
scanf("%lf", &p[i][j][k]);
dp[r][c] = ;
for (int i = r; i>; --i)
for (int j = c; j > ;--j)
if (p[i][j][] == ||i==r&&j==c)continue;
else {
dp[i][j] = (p[i][j][] * dp[i][j + ] + p[i][j][] * dp[i + ][j] + ) / ( - p[i][j][]);
}
printf("%.3lf\n", dp[][]);
}
}

LOOPS HDU - 3853 (概率dp):(希望通过该文章梳理自己的式子推导)的更多相关文章

  1. hdu 3853 概率dp

    题意:在一个R*C的迷宫里,一个人在最左上角,出口在右下角,在每个格子上,该人有几率向下,向右或者不动,求到出口的期望 现在对概率dp有了更清楚的认识了 设dp[i][j]表示(i,j)到(R,C)需 ...

  2. LOOPS(HDU 3853)

    LOOPS Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 125536/65536 K (Java/Others)Total Sub ...

  3. AC日记——LOOPS hdu 3853

    3853 思路: 概率dp求期望: 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> usi ...

  4. HDU 4599 概率DP

    先推出F(n)的公式: 设dp[i]为已经投出连续i个相同的点数平均还要都多少次才能到达目标状态. 则有递推式dp[i] = 1/6*(1+dp[i+1]) + 5/6*(1+dp[1]).考虑当前这 ...

  5. HDU 5001 概率DP || 记忆化搜索

    2014 ACM/ICPC Asia Regional Anshan Online 给N个点,M条边组成的图,每一步能够从一个点走到相邻任一点,概率同样,问D步后没走到过每一个点的概率 概率DP  測 ...

  6. HDU 4815 概率dp,背包

    Little Tiger vs. Deep Monkey Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K ( ...

  7. hdu 4050(概率dp)

    算是挺简单的一道概率dp了,如果做了前面的聪聪于可可的话,这题不需要什么预处理,直接概率dp就行了... #include <stdio.h> #include <stdlib.h& ...

  8. HDU 4405 (概率DP)

    题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4405 题目大意:飞行棋.如果格子不是飞行点,扔骰子前进.否则直接飞到目标点.每个格子是唯一的飞行起点 ...

  9. hdu 3853LOOPS (概率DP)

    LOOPS Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 125536/65536 K (Java/Others) Total Su ...

随机推荐

  1. 再会,OI

    现在时间是一八年的七月二十一日下午,NOI2018 闭幕式已经结束.嗯,结束了... 谢绝了李总的好意也没有让父母来接,有段路还是要自己一个人走的... 总结一下 NOI ...其实也没有什么好总结的 ...

  2. Eclipse配置MyBatis的xml自动提示【转】

    如果使用eclipse中,再写mybatis的xml文件的时候,没有提示,用“Alt+/”,不能把代码用快捷键敲出来: 可以试试以下几种方法: 第一种方法: 1.1:打开配置文件,按住Ctrl键,并且 ...

  3. MyBatis学习笔记(三) Configuration类

    一.初探Configuration类 我们先来看一下MyBatis的XML配置文件的结构,(摘自mybatis.org) 下面这个是Configuration类的部分变量 一点不一样是不是??? 其实 ...

  4. elasticsearch6.7 05. Document APIs(1)data replication model

    data replication model 本节首先简要介绍Elasticsearch的data replication model,然后详细描述以下CRUD api: 1.读写文档(Reading ...

  5. Hybris IMPEX.

    1.Impex是基于java Model的一种面向对象的数据操作手段,因此写impex代码前需要理清java Model之间的依赖关系.   2.基本语法:mode type[modifier=val ...

  6. HTML--Canvas基础入门

    一 HTML5画布基本介绍 1.HTML5专门为画布功能提供的标签:<canvas>,所以画布相关的功能都是基于这个标签来完成的; <canvas id="canvas&q ...

  7. 2017-11-26 编程语言试验之Antlr4+Java实现"圈2"

    "中文编程"知乎专栏原文 此文涉及的源码版本: program-in-chinese/quan2 声明 代码来源 How to Create Language Using Antl ...

  8. tfs 禁止多人签出

    好久没用tfs了,忘了怎么设置了,记录下 编辑----->高级

  9. CloudSim源代码学习——云数据中心(Datacenter)

    package org.cloudbus.cloudsim; import java.text.DecimalFormat;//十进制 import java.util.ArrayList; impo ...

  10. Python Python中的反射机制

    Python中的反射机制 by:授客 QQ:1033553122 概念 借用java中的定义:在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法:对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方 ...