1. 离散节点 在官方Tutorial中是有详细的案例的,就是B篇3.3节,你可以动手把天气预报这个实现一下: http://www.norsys.com/tutorials/netica/secB/tut_B3.htm#LearningProbTables 2. 连续节点 假如我想输入的不是离散的状态,而是连续的数值,则不能像上一个案例一样做了. *  离散状态:难,易:阴,晴,雨:是,否……这些都是多选一问题,天气只能是“阴,晴,雨”三选一,课程难度只有“难,易”两个选项,而不是“0为最易1

题目传送门 题意:训练指南P217 分析:没有模板串也就是在自动机上走L步,不走到val[u] == v的节点的概率 PS:边读边insert WA了,有毒啊! #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int K = 20 + 5; const int L = 100 + 5; const int NODE = K * K; const int SIZE = 66; int idx[256], n; struct AC { int

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

将K个模板串构成一个AC自动机,那些能匹配到的单词节点都称之为禁止节点. 然后问题就变成了在Tire树上走L步且不经过禁止节点的概率. 根据全概率公式用记忆化搜索求解. #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; ; ; ]; struct AhoCorasickAutomata { int ch[maxnode][sigma_size]; int match[ma

题目描述 输入 注意 是0<=P, n , l, m≤ 10. 输出 样例输入 input 1 3 2 2 1 2 1 2 AB BA AA input 2 3 4 2 1 2 1 2 AABA ABAA BAAA 样例输出 output 1 0.25 0.50 0.25 output 2 0.31 0.33 0.37 提示 一个显然的思路是在$AC$自动机上跑概率$DP$,答案就是当$T=∞$时,从根节点到每个终止节点的概率.那么我们可以建出$trie$图然后求出$trie$图的邻接矩阵,第$

题目描述 Magic Land上的人们总是提起那个传说:他们的祖先John在那个东方岛屿帮助Koishi与其姐姐Satori最终战平.而后,Koishi恢复了读心的能力…… 如今,在John已经成为传说的时代,再次造访那座岛屿的人们却发现Koishi遇到了新麻烦. 这次她遇到了Flandre Scarlet——她拥有可以使用禁忌魔法而不会受到伤害的能力. 为了说明什么是禁忌魔法及其伤害,引入以下概念: 1．字母集A上的每个非空字符串对应了一个魔法. 其中A是包含了前alphabet个小写字母的集

考虑对一个串如何分割能取得最大值.那么这是一个经典的线段覆盖问题,显然每次取右端点尽量靠前的串.于是可以把串放在AC自动机上跑,找到一个合法串后就记录并跳到根. 然后考虑dp.设f[i][j]表示前i位走到AC自动机上j节点的概率,枚举下个字符即可转移.同时记录此时期望伤害,找到合法串就统计入答案. 并且注意到每次转移是相同的.矩阵快速幂优化即可. 以及非常卡精度,需要全程long double.cout的保留小数位数误差是相当大的,必须用printf.并且转移到某个字符的概率即1/alphab

含高斯消元模板 2016沈阳区域赛http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5955 Guessing the Dice Roll Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 1632    Accepted Submission(s): 480 Problem Description The

Problem Description I used to think I could be anything, but now I know that I couldn't do anything. So I started traveling. The nation looks like a connected bidirectional graph, and I am randomly walking on it. It means when I am at node i, I will

LINK 题目大意 一棵树,上面的每个点都有一定概率成为起点和终点 从起点出发,随机游走,并按照下列规则统计count: DFS(x) if x == exit vertex then finish search flag[x] <- TRUE random shuffle the vertices' order in V(x) // here all permutations have equal probability to be chosen for i <- 1 to length[V

The graph is called tree if it is connected and has no cycles. Suppose the tree is rooted at some vertex. Then tree is called to be perfect k k -ary tree if each vertex is either a leaf (has no children) or has exactly k k children. Also, in perfect

UVA11468 Substring 题目描述: 给定一些子串T1...Tn 每次随机选择一个字符(概率会给出) 构造一个长为n的串S,求T1...Tn不是S的子串的概率 直接把T1...Tn建成AC自动机 把无法到达的节点打上标记 \(dp(i,j)\)表示长度为 i , 在 j 号节点的概率 初始\(dp(0,0) = 1\) 转移方程:\(dp(i,j)=\sum_{mark(trans(j,c))\: !=\: 1} dp(i,trans(j,c))*p(c)\) 但这样不方便转移, 考

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5378 题意:一棵n个节点的树.对其节点进行标号(1~n).求恰好存在k个节点的标号是其节点所在子树的最大值的方案数. 解法: 首先,总共有n!中标号方案.而如果求出n个节点中出现k个上述节点的概率p.方案数等于n!* p. dp[i][j] 表示钱i个节点有j个上述节点的概率.转移较容易推出. dp[i][j] = dp[i-1][j] * (c[i]-1) / c[i] + dp[i-1][j-1

期望的大难题,%%ZZZ大佬的解释,不得不说这是一道好题(然而膜题解都没完全看懂,然后就去烦ZZZ大佬) 简单补充几句吧,tmp的理解是个难点,除以tmp的原因是,当我们化简时,子节点也有一个B*f[父节点],这个时候我们化简不掉,怎么办?直接将他放到等式的左边,和f[父节点]合起来,(1-(1-ki-ei)/m*∑(Bj)),这里1就是原来的父节点,然后(1-ki-ei)/m是到这个子节点的概率,乘以Bj. 这是一道树形dp,核心思想是列出dp方程用逆推的方法往前求,将这道图论题转化为数学模型

题意: 给定n个长度为l的模式串,现在要用前m个大写字母生成一个随机串,每个字符有自己的出现几率,第一次出现的字符串获胜,求最终每个字符串的获胜几率. 分析: 容易想到先把所有的字符串建成一个AC自动机 然后对于生成的随机串就相当于从AC自动机的root开始在自动机上走,然后求走到每个单词节点的概率 因为这是存在环的,不是DAG图,所以不能直接DP 考虑构造出刚开始的转移矩阵,然后对转移矩阵作矩阵乘法不断迭代就能得到正确答案了 转移矩阵如何建呢? 1)a[i][ch[i][j]]+=p[j] (

诶这题洛谷居然没有??? 题目链接: https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1444 题解: 我见到主要有三种做法. 一是矩阵乘法.设\(dp[t][i]\)表示时间\(t\)之后在AC自动机\(i\)节点的概率,那么转移是一个矩阵乘法的形式,构造转移矩阵\(f\), 如果\(u\)是某个串的结尾点,则\(f[u][u]=1,f[u][v]=0 (v\ne u)\), 否则直接按概率搞. 然后这个矩阵的\(t\)次幂就可以得到\(t\)

这道题还比较友好~首先,构建出来 $AC$ 自动机,那么我们要求的就是从 $0$ 号点走无限次走到一个终止节点的概率. 考虑构建转移矩阵 $M,$ $M_{i,j}$ 表示节点 $i$ 转移到节点 $j$ 的概率. 如果 $i$ 不是终止节点,则直接将概率相加即可,否则,只有 $M_{i,i}$ 为 $1,$ 其余为 $0.$ 这么做目的:如果碰到终止节点,那整个过程应该结束,换句话说终止节点不能对其他点有贡献. 如果碰到终止节点,那整个过程应该结束,所以无论再乘几次,终止节点的概率都应当完全保

C. Journey time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output There are n cities and n - 1 roads in the Seven Kingdoms, each road connects two cities and we can reach any city from any other

NGK这个 "超级节点" 到底是什么?什么是超级节点呢? 区块链网络中的每一个节点,其实就是存储数据的每一台电脑或者服务器终端.节点要完成新区块的生产.交易的验证与记帐.因此节点之间都会争取记帐权,从而获得系统奖励,拥有了记账权的节点就是我们所说的"超级节点". 超级节点的选取一般是经过所有持币用户投票选举诞生的.而且在超级节点选举过程中是每个代币一票.若想当选超级节点,必须要先满足一系列的竞选标准,而后获得一定票数后才能当选超级节点,通常一共有如下标准: 1. 公

从日前NGK.IO发布的新闻中,我们捕捉到了一个非常重要的信息,那就是反复被提到的"超级节点".很多人都对这个"超级节点"一头雾水,这个"超级节点"究竟是什么呢?对于我们而言有一些什么样的意义? 首先,什么是超级节点呢? 区块链网络中的每一个节点,其实就是存储数据的每一台电脑或者服务器终端. 而节点,会完成新区块交易的验证.记账以及生产.系统机制会给予记账的节点记账奖励,为了获得奖励,所有的节点都会争取记账权,而争取到了的节点就是我们所说的&qu

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(