假设已经求出了在每个点的最优期望收益,显然最优策略是仅当移动一次后的期望收益>当前点收益时移动。对于初始点,其两边各存在一个最近的不满足上述条件的位置,因此从初始点开始随机游走,直到移动到这两个点之一时停止即为最优方案。

  设当前点为i,左边的停止点为x,右边的停止点为y,考虑在x停止和在y停止的概率各是多少。设从i点出发在x停止的概率为f(i),显然有f(x)=1,f(y)=0,f(i)=[f(i-1)+f(i+1)]/2。解方程得f(i)=(y-i)/(y-x)。在y停止的概率同理。

  再设f[i]为从i点出发的最优期望收益,则f[i]=(y-i)/(y-x)*a[x]+(i-x)/(y-x)*a[y]。注意到这个式子实际上是(x,a[x])和(y,a[y])的连线在i点的值。所以如果任意两点间的连线都不高于在该点停止的收益,该点即为停止点。求出凸包即可。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
#define N 100010
int gcd(int n,int m){return m==?n:gcd(m,n%m);}
int read()
{
int x=,f=;char c=getchar();
while (c<''||c>'') {if (c=='-') f=-;c=getchar();}
while (c>=''&&c<='') x=(x<<)+(x<<)+(c^),c=getchar();
return x*f;
}
int n,a[N],q[N],m;
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
freopen("a.in","r",stdin);
freopen("a.out","w",stdout);
const char LL[]="%I64d\n";
#else
const char LL[]="%lld\n";
#endif
n=read();
for (int i=;i<=n;i++) a[i]=read();
q[++m]=;
for (int i=;i<=n+;i++)
{
while (m>&&1ll*(a[i]-a[q[m]])*(q[m]-q[m-])>1ll*(a[q[m]]-a[q[m-]])*(i-q[m])) m--;
q[++m]=i;
}
for (int i=;i<m;i++)
for (int j=q[i]+;j<=q[i+];j++)
if (j<=n) printf(LL,(1ll*a[q[i]]*(q[i+]-j)+1ll*a[q[i+]]*(j-q[i]))*/(q[i+]-q[i]));
return ;
}

Luogu5155 USACO18DEC Balance Beam(概率期望+凸包)的更多相关文章

  1. 洛谷P5155 [USACO18DEC]Balance Beam(期望,凸包)

    你以为它是一个期望dp,其实它是一个凸包哒! 设平衡木长度为\(L\),把向右走平衡木那个式子写一下: \[dp[i]=\frac{dp[i+1]+dp[i-1]}{2}\] 然后会发现这是一个等差数 ...

  2. Luogu5155 [USACO18DEC]Balance Beam

    题目链接:洛谷 这道题看起来是个期望题,但是其实是一道计算几何(这种题太妙了) 首先有一个很好的结论,在一个长度为$L$的数轴上,每次从$x$处出发,不停地走,有$\frac{x}{L}$的概率从右端 ...

  3. 题解-USACO18DEC Balance Beam详细证明

    (翻了翻其他的题解,觉得它们没讲清楚这个策略的正确性) Problem 洛谷5155 题意概要:给定一个长为\(n\)的序列,可以选择以\(\frac 12\)的概率进行左右移动,也可以结束并得到当前 ...

  4. 题解 [USACO18DEC]Balance Beam

    被概率冲昏的头脑~~~ 我们先将样例在图上画下来: 会发现,最大收益是: 看出什么了吗? 这不就是凸包吗? 跑一遍凸包就好了呀,这些点中,如果i号点是凸包上的点,那么它的ans就是自己(第二个点),不 ...

  5. [USACO18DEC]Balance Beam

    题目链接:这里 或者这里 答案是很显然的,记\(g(i)\)为在\(i\)下平衡木时的期望收益 那么\(g(i)=max(f(i),\frac{g(i-1)+g(i+1)}{2})\) 好了做完了 T ...

  6. [USACO18DEC]Balance Beam P

    根据题意不难发现这个模型是不好进行贪心的,于是可以考虑使用 \(dp\).可以令 \(dp_i\) 表示在 \(i\) 位置以最优策略能获得的报酬期望值,那么会有转移: \[dp_i = \max(f ...

  7. p5155 [USACO18DEC]Balance Beam

    传送门 分析 https://www.luogu.org/blog/22112/solution-p5155 代码 #include<bits/stdc++.h> using namesp ...

  8. [bzoj5483][Usaco2018 Dec]Balance Beam_凸包_概率期望

    bzoj5483 Usaco2018Dec Balance Beam 题目链接:https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=5483 数据范围:略. 题解 ...

  9. 概率与期望详解!一次精通oi中的概率期望

    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 ...

随机推荐

  1. Qt 中一些常用类中文说明

    Qt 中一些常用类中文说明是本文讲述的内容,这篇文章主要是介绍Qt 当中经常使用的类,采取的是使用字母索引的方式,下面的类是被经常使用的. QDataStream 为QIODevice提供了一串的二进 ...

  2. Android学习之基础知识五—Android常用的七大控件

    一.TextView控件:在界面上显示一段文本信息 先看XML代码和执行效果:         代码分析: 1.android:id属性,给当前控件定义了一个唯一的标识符 2.android:layo ...

  3. jmeter(十九)HTTP属性管理器

    jmeter是一个开源灵活的接口和性能测试工具,当然也能利用jmeter进行接口自动化测试.在我们利用它进行测试过程中,最常用的sampler大概就是Http Request, 使用这个sampler ...

  4. 《Google软件测试之道》测试开发工程师

    拖延了将近半年的草稿,断断续续的写完了.之前草草翻看完这本书,关注点主要在TE上,而关于SET的部分则只是浏览,最近后知后觉,又翻出了这本书,重新看了一遍,又有新收获. 就说说Google的SET是如 ...

  5. WPF解决界面全屏化但不遮挡任务栏的问题

    原文:WPF解决界面全屏化但不遮挡任务栏的问题 学习C#有一段时间了,现在跟着做项目,碰到有个客户端界面总是全屏,对于客户来说没有任务栏很不习惯,所以做了些略微的修改   </pre>&l ...

  6. 利用Costura.Fody制作绿色单文件程序(C#程序(含多个Dll)合并成一个Exe)

    原文:利用Costura.Fody制作绿色单文件程序(C#程序(含多个Dll)合并成一个Exe) 开发程序的时候经常会引用一些第三方的DLL,然后编译生成的exe文件就不能脱离这些DLL独立运行了.这 ...

  7. Luogu P1477 [NOI2008]假面舞会

    一道非常神奇的图论题解法无比新奇清新 我们首先把图分成三种情况: 有环的,此时答案一定是环长的因数(否则不能满足题意) 存在入度大于1的DAG图的 一棵树/一条链 很容易发现,最后一种情况想怎么取就怎 ...

  8. Scala学习(四)---映射和元组

    映射和元组 摘要: 一个经典的程序员名言是:"如果只能有一种数据结构,那就用哈希表吧".哈希表或者更笼统地说映射,是最灵活多变的数据结构之一.映射是键/值对偶的集合.Scala有一个通用的叫法:元组, ...

  9. 《DISTRIBUTED SYSTEMS Concepts and Design》读书笔记 一

    第二章 系统模型 描述分布式系统的三种模型 Physical models : 用机器,网络,硬件等语言去描述整个系统. Architectural models : 用计算.计算任务.计算单元等语言 ...

  10. VS2010、VS2012、VS2013、VS2015、VS2017各版本产品激活秘钥

    Visual Studio 2017(VS2017) 企业版 Enterprise 注册码:NJVYC-BMHX2-G77MM-4XJMR-6Q8QF Visual Studio 2017(VS201 ...