题目描述

某一天\(WJMZBMR\)在打\(osu\)~~~但是他太弱逼了,有些地方完全靠运气\(QaQ\)

我们来简化一下这个游戏的规则

有\(n\)次点击要做,成功了就是\(o\),失败了就是\(x\),分数是按\(comb\)计算的,连续\(a\)个\(comb\)就有\(a\times a\)分,\(comb\)就是极大的连续\(o\)。比如\(ooxxxxooooxxx\),分数就是\(2\times 2+4 \times 4=4+16=20\)。

\(Sevenkplus\)闲的慌就看他打了一盘,有些地方跟运气无关要么是\(o\)要么是\(x\),有些地方\(o\)或者\(x\)各有\(50\%\)的可能性,用\(?\)号来表示。比如\(oo?xx\)就是一个可能的输入。

那么\(WJMZBMR\)这场\(osu\)的期望得分是多少呢?比如\(oo?xx\)的话,\(?\)是\(o\)的话就是\(oooxx >= 9\),是\(x\)的话就是\(ooxxx >= 4\) 期望自然就是\({(4+9)\over2}=6.5\)了

输入格式

第一行一个整数\(n\),表示点击的个数

接下来一个字符串,每个字符都是\(ox?\)中的一个

输出格式

一行一个浮点数表示答案

四舍五入到小数点后\(4\)位

如果害怕精度跪建议用\(long double\)或者\(extended\)

样例输入

4

????

样例输出

4.1250

数据范围与提示

\(n<=300000\)

\(osu\)很好玩的哦

\(WJMZBMR\)技术还行(雾),\(x\)基本上很少呢

分析

这个题和\(OSU!\)其实差别不大,也就是每个位置都有两种情况,然后就可以开始分析状态转移方程了:

首先利用两个数组\(f[i]\)和\(g[i]\),一个代表前\(i\)总得分,另一个代表前\(i\)总长度。

总长度这个当然很好进行状态转移,首先是当这一位是\(o\),那么就可以直接\(g[i]=g[i-1]+1\)。其次是这一位成为了\(x\),那么\(g[i]\)就置为\(0\)。第三种就是\(?\)的情况,因为\(o\)和\(x\)各为\(50\%\)的概率,所以\(g[i]=0.5\times(g[i-1]+1)+0\times 0.5\),到最后\(g[i]\)的状态转移方程就是\(g[i] ={ {g[i-1]+1}\over2}\)。

其次就是期望也就是得分的状态转移的方程了:

假如这一位是\(o\)的话,那么\(f[i]\)就是相当与上一位为\(x\),这一位为\(x+1\),那么变化量也就是\(2x+1\),所以状态转移方程就是

\[f[i]=f[i−1]+2\times g[i−1]+1
\]

\[g[i]=g[i-1]+1
\]

假如这一位是\(x\)的话,那么得分也就是不变了,只需要把\(g[i]\)改成\(0\)即可,状态转移方程就是

\[f[i]=f[i−1],g[i]=0
\]

第三种就是\(?\)的情况,因为每种情况都是\(0.5\)的概率,所以状态转移方程就很好想了,就是

\[f[i]=0.5\times (f[i−1]+2\times [i−1]+1)+0.5\times f[i−1]
\]

\[g[i]=0.5\times g[i−1]+1)+0.5\times 0
\]

按这三个进行状态转移就行了,下边是代码。

代码

#include<bits/stdc++.h>
const int maxn = 3e5+10;
int n;
double f[maxn];
double g[maxn];
char ch[maxn]; int main(){
scanf("%d ",&n);
scanf("%s",ch+1);
for(int i=1;i<=n;i++){
if(ch[i]=='o'){
f[i]=f[i-1]+2*g[i-1]+1;
g[i]=g[i-1]+1;
}
else if(ch[i]=='x'){
f[i]=f[i-1];
g[i]=0;
}
else{
g[i]=(g[i-1]+1)/2.0;
f[i]=0.5*f[i-1]+0.5*(f[i-1]+2*g[i-1]+1);
}
}
printf("%.4lf\n",f[n]);
return 0;
}

Easy [还是概率DP思想……]的更多相关文章

  1. Codeforces Round #388 (Div. 2) 749E(巧妙的概率dp思想)

    题目大意 给定一个1到n的排列,然后随机选取一个区间,让这个区间内的数随机改变顺序,问这样的一次操作后,该排列的逆序数的期望是多少 首先,一个随机的长度为len的排列的逆序数是(len)*(len-1 ...

  2. POJ2151-Check the difficulty of problems(概率DP)

    Check the difficulty of problems Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4512   ...

  3. bzoj 3450 Tyvj1952 Easy (概率dp)

    3450: Tyvj1952 Easy Description 某一天WJMZBMR在打osu~~~但是他太弱逼了,有些地方完全靠运气:(我们来简化一下这个游戏的规则有n次点击要做,成功了就是o,失败 ...

  4. [转]概率DP总结 by kuangbin

    概率类题目一直比较弱,准备把kuangbin大师傅总结的这篇题刷一下! 我把下面的代码换成了自己的代码! 原文地址:http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/20 ...

  5. 动态规划——概率dp

    所谓概率dp,用动态规划的思想找到一个事件中可能发生的所有情况,然后找到符合要求的那些情况数,除以总数便可以得到符合要求的事件发生的概率.其核心思想还是通过dp来得到事件发生的所有情况,很类似在背包专 ...

  6. POJ2151Check the difficulty of problems 概率DP

    概率DP,还是有点恶心的哈,这道题目真是绕,问你T个队伍.m个题目.每一个队伍做出哪道题的概率都给了.冠军队伍至少也解除n道题目,全部队伍都要出题,问你概率为多少? 一開始感觉是个二维的,然后推啊推啊 ...

  7. 【POJ】2151:Check the difficulty of problems【概率DP】

    Check the difficulty of problems Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8903   ...

  8. [NOIP2016 D1T3]换教室 【floyd+概率dp】

    题目描述 对于刚上大学的牛牛来说,他面临的第一个问题是如何根据实际情况申请合适的课程. 在可以选择的课程中,有 2n2n 节课程安排在 nn 个时间段上.在第 ii(1 \leq i \leq n1≤ ...

  9. hdu 4576(简单概率dp | 矩阵优化)

    艰难的一道题,体现出菜菜的我... 首先,先吐槽下. 这题到底出题人是怎么想的,用普通概率dp水过??? 那为什么我概率dp写的稍微烂点就一直tle?  感觉很不公平.大家算法都一致,因为我程序没有那 ...

随机推荐

  1. JAVASE(十一) 高级类特性: abstract 、模板模式、interface、内部类、枚举、注解

    个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1.关键字 abstract 1.1.abstract可以修饰:类,方法 1.2.abstract修饰方 ...

  2. Java实现 蓝桥杯 算法训练 K好数

    算法训练 K好数 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 提交此题 锦囊1 锦囊2 问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字,那么我们就说这个数是K好数.求L位K ...

  3. SQL Server实现 LeetCode 177 第N高的薪水

    177. 第N高的薪水 编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第 n 高的薪水(Salary). +----+--------+ | Id | Salary | +----+------ ...

  4. 查看Android系统中硬件信息的文件

    文件目录: 使用Linux命令,进入到/proc目录 进入/proc目录,可以查看内存信息(memoinfo)或CPU信息(cpuinfo),使用cat命令

  5. Spring AOP学习笔记02:如何开启AOP

    上文简要总结了一些AOP的基本概念,并在此基础上叙述了Spring AOP的基本原理,并且辅以一个简单例子帮助理解.从本文开始,我们要开始深入到源码层面来一探Spring AOP魔法的原理了. 要使用 ...

  6. DevOps系列——Jenkins/Gitlab自动打包部署

    前面只说了DevOps的两个基础组件Jenkins和GitLab,客官也不要着急,我们玩就玩的深入一点,Gitlab和Jenkins的各种配置和 插件很多,也够啃一阵子的,不要照着操作一通就感觉万事大 ...

  7. 无监督LDA、PCA、k-means三种方法之间的的联系及推导

       \(LDA\)是一种比较常见的有监督分类方法,常用于降维和分类任务中:而\(PCA\)是一种无监督降维技术:\(k\)-means则是一种在聚类任务中应用非常广泛的数据预处理方法.    本文的 ...

  8. lei muban

    #include<iostream> using namespace std; template <typename T> class Operator{ public: T ...

  9. 【 转】百度地图Canvas实现十万CAD数据秒级加载

    Github上看到: https://github.com/lcosmos/map-canvas 这个实现台风轨迹,这个数据量非常庞大,当时打开时,看到这么多数据加载很快,感到有点震惊,然后自己研究了 ...

  10. spring cloud系列教程第八篇-修改服务名称及获取注册中心注册者的信息

    spring cloud系列教程第八篇-修改服务名称及获取注册中心注册者的信息 本文主要内容: 1:管理页面主机名及访问ip信息提示修改 2:获取当前注册中心的服务列表及每个服务对于的服务提供者列表 ...