string (KMP+期望DP)
Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 256 MB
Description
给定一个由且仅由字符 'H' , 'T' 构成的字符串$S$.
给定一个最初为空的字符串$T$ , 每次随机地在$T$的末尾添加 'H' 或者 'T' .
问当$S$为$T$的后缀时, 在末尾添加字符的期望次数.
Input
输入只有一行, 一个字符串$S$.
Output
输出只有一行, 一个数表示答案.
为了防止运算越界, 你只用将答案对$10^9+7$取模.
Sample Input |
Sample Output |
HTHT |
20 |
题解
题目的本质其实就是:从左到右一位一位填字符(0或1,概率都为$0.5$),如果当前字符不满足目标串的相应字符,就要退回到之前的某一位继续匹配,求成功填满整个字符串的期望填充次数。
其中,“退回”的操作,实际上是为了满足题目所说的“后缀”,这点要清楚,失配后不会从头开始,而是从类似KMP的next位置继续匹配。
支持数组:
那么我们对$S$预处理正常KMP的next数组,和一个数组$g[i][j]$ $(j=0,1)$,表示已正确填好前$i$位字符,第$i+1$位字符填了$j$后,匹配的位置。
设第$i+1$位正确的字符为$x$,那么有
$g[i][x]=i+1$
$g[i][x\text^1]=g[next[i]][x\text^1]$
如果当前第$i$位我们填入$y$,那么下一步我们就应该从$g[i-1][y]$处开始匹配。
期望DP:
设$f_i$表示当前前$i$位已正确填充好,成功填入下一位$i+1$的期望填充次数,$wrong$为$i+1$位的错误字符。
转移即为:
$\begin{aligned}
f_i&=0.5*1+0.5*(1+\sum_{j=g[i][wrong]}^{i}f_j)\\
f_i&=0.5*1+0.5*(1+f_i+\sum_{j=g[i][wrong]}^{i-1}f_j)\\
\frac{1}{2}f_i&=0.5*1+0.5*(1+\sum_{j=g[i][wrong]}^{i-1}f_j)\\
f_i&=2+\sum_{j=g[i][wrong]}^{i-1}f_j
\end{aligned}$
第一行什么意思呢?
我们有$0.5$的概率$1$次填上对的字符;
也有$0.5$的概率填充$1$次,结果填错了,蹦回$g[i][wrong]$,再一路走到$i+1$。

我们边算期望边处理一个前缀和$sum_i=\sum\limits_{j=0}^{i-1}f_j$,这样公式中求和的部分就变成了:
$f_i=2+sum_{i}-sum_{g[i][wrong]}$
答案也就是$sum_{len(S)}$,从$0$一路走到$S$的最后。
时空复杂度$O(n)$
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=,Mod=1e9+;
char inp[N];
int n,s[N],g[N][],nex[N];
ll sum[N];
ll max(ll x,ll y){return x>y?x:y;}
void kmp(){
nex[]=;
for(int i=,j;i<=n;i++){
j=nex[i-];
while(j&&s[j+]!=s[i]) j=nex[j];
if(s[j+]==s[i]) nex[i]=j+;
else nex[i]=;
}
for(int i=;i<n;i++){
g[i][s[i+]]=i+;
g[i][s[i+]^]=g[nex[i]][s[i+]^];
}
}
int main(){
scanf("%s",inp+);
n=strlen(inp+);
for(int i=;i<=n;i++) s[i]=inp[i]=='T';
kmp();
ll f;
sum[]=;
for(int i=;i<n;i++){
f=(sum[i]+Mod-sum[g[i][s[i+]^]]+)%Mod;
sum[i+]=(sum[i]+f)%Mod;
}
printf("%lld\n",sum[n]);
return ;
}
奇妙代码
string (KMP+期望DP)的更多相关文章
- 【XSY2472】string KMP 期望DP
题目大意 给定一个由且仅由字符'H','T'构成的字符串\(S\). 给定一个最初为空的字符串\(T\) ,每次随机地在\(T\)的末尾添加'H'或者'T'. 问当\(S\)为\(T\)的后缀时, ...
- HDU 4336 Card Collector (期望DP+状态压缩 或者 状态压缩+容斥)
题意:有N(1<=N<=20)张卡片,每包中含有这些卡片的概率,每包至多一张卡片,可能没有卡片.求需要买多少包才能拿到所以的N张卡片,求次数的期望. 析:期望DP,是很容易看出来的,然后由 ...
- HDU 4405 期望DP
期望DP算是第一题吧...虽然巨水但把思路理理清楚总是好的.. 题意:在一个1×n的格子上掷色子,从0点出发,掷了多少前进几步,同时有些格点直接相连,即若a,b相连,当落到a点时直接飞向b点.求走到n ...
- POJ 2096 【期望DP】
题意: 有n种选择,每种选择对应m种状态.每种选择发生的概率相等,每种选择中对应的每种状态发生的概率相等. 求n种选择和m种状态中每种至少发生一次的期望. 期望DP好别扭啊.要用倒推的方法. dp[i ...
- ZOJ 3822 Domination 期望dp
Domination Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem ...
- uva11600 状压期望dp
一般的期望dp是, dp[i] = dp[j] * p[j] + 1; 即走到下一步需要1的时间,然后加上 下一步走到目标的期望*这一步走到下一步的概率 这一题,我们将联通分块缩为一个点,因为联通块都 ...
- 期望dp专题
一直不明白为什么概率是正推,期望是逆推. 现在题目做多了,慢慢好像有点明白了 poj2096 收集bug, 有n个种类的bug,和s个子系统. 每找到一个bug需要一天. 要我我们求找到n个种类的 ...
- 【高斯消元】兼 【期望dp】例题
[总览] 高斯消元基本思想是将方程式的系数和常数化为矩阵,通过将矩阵通过行变换成为阶梯状(三角形),然后从小往上逐一求解. 如:$3X_1 + 2X_2 + 1X_3 = 3$ $ ...
- 【期望DP】
[总览] [期望dp] 求解达到某一目标的期望花费:因为最终的花费无从知晓(不可能从$\infty$推起),所以期望dp需要倒序求解. 设$f[i][j]$表示在$(i, j)$这个状态实现目标的期望 ...
随机推荐
- 有史以来功能最全,使用最简单的excel导入/导出工具
Github地址:https://github.com/xuanbg/Utility. 还有其他一些福利,请各位园友自取. 构造方法 1.用于导出Excel文件 NpoiHelper(ExcelVer ...
- Notepad++运行Java
插件NppExec使用 首先要让Notepad++编译和运行Java,前提是电脑里已经配置好了Java的环境 1,安装插件NppExec:解压出来提取NppExec.dll文件放在Notepad++安 ...
- elasticsearch-5.x JAVA API(001)
Elasticsearch JAVA API 极其广泛,把所有的方法意义介绍出来显然不太现实.从1.x到2.x,在到5.x,最后到6.0,也不过短短两三年的时间,我挑选了5.4.0版本分三部分把平时常 ...
- ArcGIS License启动无响应
根据对网上的总结以及个人的经验,首先建议关闭电脑的防火墙以及杀毒软件 如果点击启动,依然没有反应,建议在dos下进行启动,命令为: lmgrd -z -c service.txt 如果需要深入研究,可 ...
- php5.3 安装 Zend Guard Loader
解包 tar -zxvf ZendGuardLoader-php-5.3-linux-glibc23-x86_64.tar.gz 复制 ZendGuardLoader.so 至 PHP 扩展目录 cp ...
- AOP 切面编程------JoinPoint ---- log日志
AOP 在软件业,AOP为Aspect Oriented Programming的缩写,意为:面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术.AOP是OOP的延续,是软件 ...
- CCF NOI plus 201(7)6 初赛题 解题报告
GTMDCCF. 今年这题怎么评价? 去看我在知乎的回答:https://www.zhihu.com/question/66621360/answer/244222388 挨个说一遍. 单项选择题 T ...
- ERROR 1044 (42000): Access denied for user ''@'localhost' to database 'mysql' mysql> use mysql
show databases;select user,password,host from user;我们想通过 查看存在"mysql"数据库中的user表来查看我们的msql数据 ...
- 读论文系列:Object Detection SPP-net
本文为您解读SPP-net: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Motivat ...
- 深度学习(一。深度学习概览)(mooc视频https://www.icourse163.org/learn/MSRA-1002255002?tid=1002370003#/learn/content?type=detail&id=1003271123)
一. 深度学习概览 1.为什么resnet应用在图像识别 因为传统神经网络精度有限,而只是增加层数无法提高精度.而resnet可以改变这个问题. 2.Microsoft SwitchBoard 在语音 ...