Codeforces - 24D 有后效性的DP处理】的更多相关文章

题意:在n*m的网格中,某个物体初始置于点(x,y),每一步行动都会等概率地停留在原地/往左/往右/往下走,求走到最后一行的的步数的数学期望,其中n,m<1000 lyd告诉我们这种题目要倒推处理.设\(f[i][j]\)为(i,j)到(n,k)的步数期望,k为任意数 那么对于各种边界有如下情况 \(f[n][j]=0\) \(f[i][1]=\frac{1}{3}f[i][1]+\frac{1}{3}f[i][2]+\frac{1}{3}f[i+1][1]+1\) \(f[i][m]=\fra…
存在有后效性的dp,但转移方程 f[i] = min( f[i], s[i] + sigma f[j] ( j 是后效点) ) 每次建当前点和 转移点的边 e1, 某点和其会影响的点 e2 spfa 利用以前的转移点更新答案,然后将所有受到其影响的点放入队列中再次更新 spfa 处理有后效性的dp #include<bits/stdc++.h> #define int long long #define rep(i,x,y) for(register int i=x;i<=y;i++)…
pro:给定N*M的矩阵,以及初始玩家位置. 规定玩家每次会等概率的向左走,向右走,向下走,原地不动,问走到最后一行的期望.保留4位小数. sol:可以列出方程,高斯消元即可,发现是三角矩阵,O(N*M)----元素个数.  也可以用反复逼近答案. 反复做,dp[i][j]=(dp[i][j+1]+dp[i][j-1]+dp[i][j]+dp[i-1][j])/d[j]+1.0  为了使逼近效果更好,我每次先左一次,再右一次. #include<bits/stdc++.h> #define r…
D. Broken robot time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You received as a gift a very clever robot walking on a rectangular board. Unfortunately, you understood that it is broken a…
有后效性的DP:$f[u]$表示到$u$的期望次数,$f[u]=\Sigma_{(u,v)} (1-\frac{p}{q})*f[v]*deg[v]$,最后答案就是$f[u]*p/q$ 刚开始$f[1]=1$,,因为炸弹初始在$1$号节点.所以增广矩阵中$a[1][n+1]=1$. 系数矩阵$a[i][i]$赋值为1,其他点的系数写成负数,相当于是所有的加起来$=0$. #include<cstdio> #include<iostream> #include<cmath>…
https://codeforces.com/contest/1140/problem/E 局部dp + 定义状态取消后效性 题意 给你一个某些位置可以改变的字符串,假如字符串存在回文子串,那么这个字符串就是坏的,问有多少好的串(n<=2e5) 题解 首先发现只需要保证\(s[i-2]!=s[i]\)(局部保证),就可以保证不存在回文子串 直接计算有多少个好的串(即不存在回文子串的情况) 分奇偶位考虑,因为假如奇偶位都合理,那么就不存在1,2,3,2,1这种情况,这个序列考虑奇数位是1,3,1,…
\(Naptime\) \(solution:\) 这道题不做多讲,它和很多区间DP的套路一致,但是这一道题它不允许断环成链,会超时.但是我们发现如果这只奶牛跨夜休息那么它在不跨夜的二十四个小时里一定也可达到休息时间的!所以我们只需要在做一次DP然后强制选则第一个小时休息即可. \(code:\) #include<iostream> #include<cstdio> #include<iomanip> #include<algorithm> #includ…
[IOI2002]任务安排 ★☆ 输入文件:batch.in 输出文件:batch.out 简单对比 时间限制:1 s 内存限制:128 MB N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这N个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务.从时刻0开始,这些任务被分批加工,第i个任务单独完成所需的时间是Ti.在每批任务开始前,机器需要启动时间S,而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和(同一批任务将在同一时刻完成).每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数Fi.请确定一个分…
这题咕了好久..... 设$f[i][j]$表示从$(i,j)$到最后一行的期望步数: 则有 $ f[i][1]=\frac{1}{3}(f[i][1]+f[i][2]+f[i+1][1])+1$ $ f[i][m]=\frac{1}{3}(f[i][m]+f[i][m-1]+f[i+1][m])+1$ $ f[i][j]=\frac{1}{4}(f[i][j]+f[i][j-1]+f[i][j+1]+f[i+1][j])+1$ 所以他有后效性(于是我们疯狂迭代) 然而要高斯消元.... 具体的…
大意: 初始一个数字$n$, 每次操作随机变为$n$的一个因子, 求$k$次操作后的期望值. 设$n$经过$k$次操作后期望为$f_k(n)$. 就有$f_0(n)=n$, $f_k(n)=\frac{\sum\limits_{d|n}{f_{k-1}(d)}}{\sigma_0(n)}, k>0$. 显然$f_k(n)$为积性函数, $dp$算出每个素因子的贡献即可. #include <iostream> #include <sstream> #include <a…