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比较难的期望dp.

可以发现如果暴力枚举所有的局面复杂度很高 。

转换的思路则是 期望的线性性。

求出每张牌的期望累加即可。

考虑每张牌的期望=这张牌使用的概率*这张牌造成的伤害。

容易得到第一张牌使用的概率=\(p_1+(1-p_1)p_1+(1-p_1)^2p_1+...\) 等比数列求和后容易得到 \(1-(1-p_1)^r\)

同样 我们使用容斥也可以得到上述结果。

接下来需要求出其他牌的概率。由于题目中的条件 使用了一张牌后就结束本局 所以按照局数来进行dp会非常的繁杂 且还需要记录到底哪张牌用过与否。

容易发现 对于第i张牌 有影响的是前i-1张牌。

考虑状态 f[i][j]表示 在所有局数中 前i张牌有j张使用的概率 有了这个就可以求出某张牌的pi了。

\(w_i=1-\sum_{k=0}^{i-1}f[i-1][k]\cdot (1-p_i)^{r-k}\)

\(f[i][j]=f[i-1][j]\cdot (1-p_i)^{r-k}+f[i-1][j-1]\cdot (1-(1-p_i)^{r-k+1})\)

这样问题就得到了很好的解决 需要预处理概率的幂次 时间复杂度 Ntr /cy.

  1. const int MAXN=250;
  2. int n,T,r;
  3. db w[MAXN][MAXN],f[MAXN][MAXN],d[MAXN],s[MAXN],ans;
  4. inline db ksm(db b,ll p)
  5. {
  6. db cnt=1;
  7. while(p)
  8. {
  9. if(p&1)cnt=cnt*b;
  10. b=b*b;p=p>>1;
  11. }
  12. return cnt;
  13. }
  14. int main()
  15. {
  16. freopen("1.in","r",stdin);
  17. gt(T);
  18. while(T--)
  19. {
  20. gt(n);gt(r);
  21. rep(1,n,i)gi(s[i]),gi(d[i]);
  22. rep(1,n,i){w[i][0]=1;rep(1,r,j)w[i][j]=w[i][j-1]*(1-s[i]);}
  23. f[0][0]=1;
  24. rep(1,n,i)
  25. {
  26. rep(0,min(r,i),j)
  27. {
  28. f[i][j]=0;
  29. f[i][j]+=f[i-1][j]*w[i][r-j];
  30. f[i][j]+=f[i-1][j-1]*(1-w[i][r-j+1]);
  31. }
  32. }
  33. ans=0;
  34. rep(1,n,i)
  35. {
  36. db ww=1;
  37. rep(0,min(i-1,r),k)ww-=f[i-1][k]*w[i][r-k];
  38. ans=ans+ww*d[i];
  39. }
  40. printf("%.10lf\n",ans);
  41. }
  42. return 0;
  43. }

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