题意 给出一个程序控制流图,从每个结点出发到每个后继接结点的概率均相等.当执行完一个没有后继的结点后,整个程序终止.程序总是从编号为1的结点开始.你的任务是对于若干个查询结点,求出每个结点的期望执行次数.结点个数 $n < 10$. 分析 如果是有向无环图,可以直接解出递推关系,再采用记忆化搜索求解. 当这题可能有环,只能列出方程,用高斯消元解方程组. 设结点 $i$ 的出度为 $d_I$,期望的执行次数为 $x_i$.对于一个拥有三个前驱结点 $a, b, c$ 的结点 $i$,可以列出方程…

题意 题目链接 Bobo有一个 $n+m$ 个节点的有向图,编号分别为 $1 \sim n$,他还有一个 $n$ 行 $n+m$ 列的矩阵 $P$. 如果在 $t$ 时刻他位于节点 $u(1 \leq u \leq n)$,那么在 $(t+1)$ 时刻他在节点 $v$ 的概率为 $P_{u,v}/10000$: 如果在 $t$ 时刻它位于节点 $u(u > n)$,那么在 $(t+1)$ 时刻他在节点$u$ 的概率是1. 0时刻Bobo位于节点1,求无穷久之后,它位于节点 $(n+1), (n+…

题意: 给个有向图,每个节点等概率转移到它的后继节点,现在问一些节点的期望访问次数; 思路: 对于一个点v,Ev=Ea/d[a]+Eb/d[b]+Ec/d[c];a,b,c是v的前驱节点; 然后按这个列出方程,进行高斯约旦消元,然后判断是否可达和是否为0; 代码是白书上的; AC代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include…

对于这种看起来就比较傻逼麻烦的题,最关键的就是想怎么巧妙的设置状态数组,使转移尽可能的简洁. 一开始我想的是f[i][j]表示到第j轮第i张牌还没有被选的概率,后来发现转移起来特别坑爹,还会有重的或漏的情况. 于是改变想法:f[i][j]表示考虑到前i张牌,还剩j轮的概率 转移也就简单了,下一张牌有两种可能,选或不选: f[i+1][j]=f[i][j]*(1-p[i+1])^j f[i+1][j-1]=f[i][j]*(1-(1-p[i+1])^j) #include<cstdio> #in…

传送门 马上2点考初赛了,心里有点小紧张. 做道概率dp压压惊吧. 话说这题最开始想错了. 最开始的方法是考虑f[i][j]f[i][j]f[i][j]表示第iii轮出牌为jjj的概率. 然后用第iii轮111~j−1j-1j−1都不选的概率与前i−1i-1i−1轮都不选jjj的概率转移. 但这样是错的. 因为两个转移的量是有交集的. 因此需要换一种状态定义方式. 我们考虑f[i][j]f[i][j]f[i][j]表示前iii张出了jjj张的概率(注意是针对所有轮加起来). 然后转移就很easy…

当初怎么想的来着.....又忘了...... 首先,总期望 = 每张卡片的期望之和 求期望,只要我们求出每张卡片被用掉的概率即可 如果直接上状态$f[i][j]$表示在第$i$轮中,第$j$张牌发动的概率 可以发现转移很困难......然而作死的我还是写了一个,$f[i][j] = \prod_{k = 1}^{j - 1} (1 - f[i][k])(1 - \sum\limits_{k = 1}^{i - 1} f[k][j])p[j]$ 嗯.........复杂度$O(Tnr)$看起来很靠…

题目描述 n次向一个栈中加入0或1中随机1个,如果一次加入0时栈顶元素为1,则将这两个元素弹栈.问最终栈中元素个数的期望是多少. 输入 一行一个正整数 n . 输出 一行一个实数,表示期望剩下的人数,四舍五入保留三位小数. 样例输入 10 样例输出 4.168 题解 概率期望dp 显然任何时刻栈中的元素自底至顶一定是若干个0+若干个1. 但是如果设状态$p[i][j][k]$表示前$i$次操作,栈中$j$个0,$k$个1的概率,复杂度是$O(n^3)$的,显然会TLE. 注意到$0$的个数对状态…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1099 最最简单的概率dp,完全是等概率转移. 设dp[i]为已有i张票,还需要抽几次才能集齐的期望. 那么dp[n]=0,因为我们已经集齐了. \[dp[i]=(\frac{i}{n}*dp[i]+\frac{n-i}{n}*dp[i+1])+1\] 移项得答案. 然后写个分数类,注意约分. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long…

题意 抄袭自https://www.cnblogs.com/Paul-Guderian/p/7624039.html  多组输入n,m,l,r.表示在一个环上有n个格子.接下来输入m个w表示连续的一段命令,每个w表示机器人沿顺时针或者逆时针方向前进w格,已知机器人是从1号点出发的,输出最后机器人停在环上[l,r]区间的概率.n(1≤n≤200) ,m(0≤m≤1,000,000). Sol 无脑概率dp $f[i][j]$表示第$i$轮,在$j$位置的概率 转移的时候枚举下一轮往哪儿走 最后把$…

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的…

目录 基础概念 最大值不超过Y的期望 概率为P时期望成功次数 基础问题 拿球 随机游走 经典问题 期望线性性练习题 例题选讲 noip2016换教室 区间交 0-1边树求直径期望 球染色 区间翻转 二位&三维凸包点数期望 单选错位 KILL 后记 @(期望与概率) 基础概念 随机变量:有多种可能的取值的变量 万物都可以当做随机变量,包括常数,方便用 \(\sum\) 统计 P(A):事件 A 发⽣的概率 E(X):随机变量 X 的期望值,\(E(X)=Sum[ P(X=i)*i ]\) 独⽴事件…

You are in a reality show, and the show is way too real that they threw into an island. Only two kinds of animals are in the island, the tigers and the deer. Though unfortunate but the truth is that, each day exactly two animals meet each other. So,…

洛谷 P4284 [SHOI2014]概率充电器 概率与期望+换根DP 题目描述 著名的电子产品品牌\(SHOI\) 刚刚发布了引领世界潮流的下一代电子产品-- 概率充电器: "采用全新纳米级加工技术,实现元件与导线能否通电完全由真随机数决 定!\(SHOI\) 概率充电器,您生活不可或缺的必需品!能充上电吗?现在就试试看 吧!" \(SHOI\) 概率充电器由\(n-1\) 条导线连通了\(n\) 个充电元件.进行充电时,每条导 线是否可以导电以概率决定,每一个充电元件自身是否直接进…

高斯消元可以解决一系列DP序混乱的无向图上(期望)DP DP序 DP序是一道DP的所有状态的一个排列,使状态x所需的所有前置状态都位于状态x前: (通俗的说,在一个状态转移方程中‘=’左侧的状态应该在‘=’右侧的所有状态之后) 于是往往只有按DP序转移状态,才可以保证每个状态值的正确性 一道DP的状态序不是唯一的 常见的有: 某些DAG上dp按拓扑序转移: 某些树上DP先转移x点的子树,后转移x: 某些树上DP先转移x,后转移x点的子树: 线性DP左到右或右到左: 区间DP小到大: 某些记忆化搜…

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod…

--style=ansi -s4 --pad-oper -S -N -L -m0 --add-brackets -M40 --suffix=none --convert-tabs %{CurrentDocument:FilePath} --pad-oper就是操作符的两边都要加空格 http://www.qtcn.org/bbs/read-htm-tid-52879.html Astyle编程语言格式化工具的中文说明 Artistic Style 1.23 Maintained by: Jim…

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是"条件随机场",然后再探索其详细内容. 于是,先介绍几个名词. 马尔可夫链 比如:一个人想从A出发到达目的地F,然后中间必须依次路过B,C, D, E,于是就有这样一个状态: 若想到达B,则必须经过A: 若想到达C,则必须经过A, B: 以此类推,最终 若想到达F,则必须经过A,B,C,D,E. 如果把上面的状态写成一个序列的话,那就是:…

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书…

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.…

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d…

参考:Eclipse下使用JGibbLDA使用总结 一.下载和初次使用JGibbLDA 1.导入JGibbLDA-v.1.0项目(参考上面链接) 2.在LDA.java右键“run”--->“run configurations”填入 -est -dir models/casestudy-en/ -alpha 0.5 -beta 0.1 -ntopics 100 -niters 1000 -savestep 100 -twords 20 -dfile newdocs.dat -est -dir…

Artistic Style 1.23Maintained by: Jim PatteeOriginal Author: Tal Davidson Usage  :  astyle [options] Source1.cpp Source2.cpp  [...]          astyle [options] < Original > Beautified When indenting a specific file, the resulting indented file RETAINS…

g++编译&&gdb调试&&coredump调试 一.编译注意细节 1.使用g++编译CPP文件如果用gcc编译C++源文件时,加以下选项:-lstdc++,否则使用了C++操作的文件编译会出错. 2.gcc/g++ 在执行编译时,需要4步 ①   预处理,生成.i的文件[使用-E参数] ②   将预处理后的文件把转换成汇编语言,生成文件.s[使用-S参数] ③   由汇编变为目标代码(机器代码)生成.o的文件[使用-c参数] ④   连接目标代码,生成可执行程序[使用-o…

CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一,常用于句法分析.命名实体识别.词性标注等.在我看来,CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM),两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型,只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态,其生成概率由标注集统计得到,是一个生成模型:而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量,其概率亦通过标注集统计得来,是一个判别模型.由于两者模型主干相同,其能够应用的领域往往是重叠的,但在命名实体.句法分…

设f(x)表示x转移到1需要的次数的期望,p(x)为不超过x的素数的个数,其中能整除x的有g(x)个 则有(1-g(x)/p(x))的概率下一步还是转移到x,剩下的情况各有1/p(x)的概率转移到x/y 根据全期望公式,f(x) = 1 + (1-g(x)/p(x)) * f(x) + sum{ 1/p(x) * f(x/y) | y是能整除x且不超过x的素数 } 代码是用记忆化搜索计算f的 #include <cstdio> #include <cstring> #include…

下载地址:http://srgb.googlecode.com/files/AStyle_2.02_windows.7z 把astyle.exe 复制到 C:\WINDOWS 目录里,省的指定路径VC6++ 设置方法菜单->工具->定制->工具菜单内容->新建菜单,参数如下命令行:astyle.exe变量:--style=k&r--brackets=break--indent=spaces--indent-cases--indent-preprocessor--pad-he…

Artistic Style 1.24 A Free, Fast and Small Automatic Formatterfor C, C++, C#, and Java Source Code 项目网址:http://astyle.sourceforge.net/astyle.html Astyle可以从命令行运行,由于它用C++编写,也可以作为C++类用在C++程序中. 概述 1． 行尾结束符 格式化后的行尾结束符和格式化之前的是一样的,如果原文件中有多种行尾结束符,则采用最常用的那种.A…

astyle是一个我自己常用的开放源码工具.它可以方便的将程序代码格式化成自己想要的样式而不必人工修改.本来嘛,作为高等生物应该优先去做一些智慧的事情,而不是把时间消耗在机器可以完美完成的事情上. 想要立刻开始?请先去主页http://sourceforge.net/projects/astyle下载最新版本.可以选择二进制版本,也可以下载源码自行编译.总之得到可执行文件后请将astyle放在Path(C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8\Comm…

astyle是一个命令行工具,语法格式如下 astyle [options] < original > 例如: astyle --style=ansi foo.cpp 上面的命令将美化foo.cpp文件,更改其风格为ANSI,并将原始文件备份到foo.cpp.orgin. 具体的来说,astyle包含了以下几种预定义风格,只需在参数中简单指定即可使用: --style=ansi:ANSI 风格格式和缩进 namespace foospace{ int Foo() { if (isBar) {…

首先需要Scala开发环境的搭建,网上自己找教程. 声明常量与变量 val foo = 0 // 常量 var bar = 0 // 变量 在Scala中,更加鼓励使用val来进行声明,也就是推荐使用常量.在大部分时候不需要分号,看自己便好…虽然是强静态类型的语言,但是却并没有写出类型——这就是类型推断. 也可以指定类型: val spark: String = "Hello Scala" 多个的同时声明: val xInt, yInt = 100 // xInt, yInt都声明为1…