使用Counter进行计数统计 想必大家对计数统计都不陌生吧!,简单的说就是统计某一项出现的次数.实际应用中很多需求都需要用到这个模型,如检测样本中某一值出现的次数.日志分析某一消息出现的频率分析文件中相同字符串出现的概率等.这类似的需求有很多种实现方法.我们逐一来看一下使用不同数据结构是的实现方式 一.使用dict ​ 首先来看看dict这种方法实现,废话不多说,先看看这个小小的骚操作,后面的操作会让你大大底爽一下,彻底的让你满足,请看表演: some_data = ['a', '2', 2,

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/3003/C来源:牛客网 题目描述 牛牛刚刚考完了期末,尽管牛牛做答了所有 n 道题目,但他不知道有多少题是正确的. 不过,牛牛知道第 i 道题的正确率是 pi. 牛牛 想知道这 n 题里恰好有 0,1,…,n 题正确的概率分别是多少,对 109+7取模. 对 109+7取模的含义是:对于一个 b≠0的不可约分数 a/b,存在 q 使得 b×q mod (109+7)=a,q 即为 a/b 对 109+7取模的结果.

思路 用 f(i,j) 来表示当前做了i道题,共做对了j道题 状态 f[i][j] = f[i-1][j] * (1-p[i]) + f[i-1][j-1] * p[i] 第一种:由于i-1时对了j题,所以第i题做错了: 第二种:由于i-1时对了j-1题,所以第i题对了: 时间复杂度O(n^2) CODE #include <bits/stdc++.h> #define dbg(x) cout << #x << "=" << x <

最近在网上找了下mysql查询随机的几个sql,我把最终的记录下来. SELECT * FROM uchome_mtag AS a JOIN (SELECT MAX(tagid) AS id FROM uchome_mtag) AS b ON (a.tagid>=FLOOR(b.id*RAND())) LIMIT 50 我试验后发现一个问题,当你的表里的总数和想要得到的条数很接近时,可能会不理想,有可能你有10条,你想查出随机的8条时,却只给出了5条的结果. 应该是那个大于等于造成的吧. 还有p

UVa11021 Tribbles 你有K个麻球.一个只会存活一天.在死亡之前,一个麻球有P_i的概率生出i个麻球(i=0,1,…,n-1).m天后所有麻球都死亡的概率是多少?(包含在第m天前全部死亡的情况) 麻球之间是独立的,只算一个麻球就行了 直接枚举生出几只麻球算概率 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cm

1,逆推状态:山东省赛2013年I题 Problem I: The number of steps Description Mary stands in a strange maze, the maze looks like a triangle(the first layer have one room,the second layer have two rooms,the third layer have three rooms …). Now she stands at the top p

概率和期望dp 概率和期望好神啊,完全不会. 网上说概率要顺着推,期望要逆着推,然而我目前做的概率期望题正好都与此相反2333   概率: 关于概率:他非常健康 初中概率题非常恐怖.现在来思考一道题:中国放弃参加IOI2018的概率是多少?理性的回答:趋近于0:asuldb的回答:和他NOIP AK的概率差不多:按照初中的观点:1/2(有可能放弃,有可能不放弃),所以他有挺大的可能AK NOIP啦. 有一次期中考试做过一道题:小明的班里有3/4的人学数学,1/4人学英语,问小明学数学的概率是多少

P4284 [SHOI2014]概率充电器 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行充电也由概率决定.随后电能可以从直接充电的元件经

题意:麦田的故事,n张牌,取x张牌,记住前x张牌最大的值m,继续往后取,遇到第一张比m大的牌就停下来.求一个x使得最后的牌在整副牌里是最大的期望最大. 假设最大的牌是A,A在各种位置出现的概率就是相等的,因为题目不要求输出概率,所以当成1.在A固定的情况下,在它前面的牌中最大的牌B,出现在各个位置的概率也是相等的,计算一下各个事件的概率. 当X固定的时候,B出现在它前面的事件概率和就是成功的概率,所以问题就转化成了求一个X,使得下面这个矩形框中的概率和最大. 样例,n=5 并不需要用组合数打表算

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7.namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6.Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7.deque:双向队列.引入自2.4.defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引入自2.

依次求每一段公里的期望消耗即可,这是可以递推的 dp[i]表示每公里的期望消耗 dp[i]=1/2*a1+1/4*a2 +...+1/2^(i-1)*ai-1 + 1/2^(i-1)*ai注意最后一项是没有间断的道路的期望虽然是算期望,但是实际上是算概率概率从1到n递推即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long ; ; int n; ll a[maxn],dp[maxn],P[maxn]; int m

题目链接:亚瑟王 这道题好神啊TAT--果然我的dp还是太弱了-- 一开始想了半天的直接dp求期望,结果最后WA的不知所云-- 最后去翻了题解,然后发现先算概率,再求期望--新姿势\(get\). 我们不妨把\(r\)轮看做\(r\)次出牌机会,然后令\(f_{i,j}\)表示考虑完前\(i\)张牌,还剩\(j\)次机会的概率. 然后我们对第$i$张牌,枚举还剩几次机会,单独考虑一下: 若这张牌没有发动,那么概率为$f_{i-1,j}*(1-p_i)^j$ 若这张牌在剩下的$j$轮发动,由于每张

我们考虑计算红色点与非红色点的对数. 我们用f[i][j]表示i的子树中有j个红色点的概率,将i所有子树合并. 接着我们对于每一个状态,枚举i是红色还是非红色算概率. 同时我们可以求出i和i子树内一个是红色一个是非红色的期望对数. 同理我们计算出黑与非黑,白与非白. 由于红与非红=红黑+红白,黑与非黑=红黑+黑白,白与非白=红白+黑白,因此我们可以把红黑.红白和黑白算出来. 下面这份代码大部分都是模板,自行忽略... #include <iostream> #include <stdio

2038: [2009国家集训队]小Z的袜子(hose) Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 7676  Solved: 3509[Submit][Status][Discuss] Description 作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿.终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命……具体来说,小Z把这N只袜子从1到N编号,然后从编号L到R(L 尽管小Z并不在意两只

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患

I NEED A OFFER! Problem Description Speakless 很早就想出国,现在他已经考完了所有需要的考试,准备了所有要准备的材料,于是,便需要去申请学校了.要申请国外的任何大学,你都要交纳一定的申请费用, 这可是很惊人的.Speakless没有多少钱,总共只攒了n万美元.他将在m个学校中选择若干的(当然要在他的经济承受范围内).每个学校都有不同的申 请费用a(万美元),并且Speakless估计了他得到这个学校offer的可能性b.不同学校之间是否得到offer不

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

P1864 [Poetize I]守卫者的挑战 时间: 1000ms / 空间: 131072KiB / Java类名: Main 描述 打开了黑魔法师Vani的大门,队员们在迷宫般的路上漫无目的地搜寻着关押applepi的监狱的所在地.突然,眼前一道亮光闪过.“我,Nizem,是黑魔法圣殿的守卫者.如果你能通过我的挑战,那么你可以带走黑魔法圣殿的地图……”瞬间,队员们被传送到了一个擂台上,最初身边有一个容量为K的包包. 擂台赛一共有N项挑战,各项挑战依次进行.第i项挑战有一个属性ai,如果ai

Domination Time Limit: 8 Seconds      Memory Limit: 131072 KB      Special Judge Edward is the headmaster of Marjar University. He is enthusiastic about chess and often plays chess with his friends. What's more, he bought a large decorative chessboar

机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程,其利用视觉方法来对环境进行感知.与之前提到的机器人视觉不同,机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测.与计算机视觉不同,机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量,物体也有明显特征.机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM,同步定位与地图构建.如果说机器人视觉解决了where am I的问题,那么Robotic Perception 面对的是Who is it. 1.1D Gaussian 感知要解决的是对环境识别的问题,沿着PGM的

概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了.当然,难度也是指数级别的上涨啊,以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找,啊不,CRF模型的训练. 条件随机场是一种强大的PGM,其可以对各种特征进行建模,同时可以使用随机梯度下降算法进行训练,训练的结果就是PGM中那些定义变量交互方式的参数. 1.LR模型的训练 LR模型可以看作是CRF模型的低配版,在完全不定义随机变量交互,只考虑P(Y|X)的情况下,得到的就是LR模型.其数学表达如下: 这里theta是参数,X是特征也是像素值,该形式成为Log