bzoj3270 博物馆(期望+高斯消元)
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Sample Input
1 2
0.5
0.5
Sample Output
对于100%的数据有 n <= 20,n-1 <= m <= n(n-1)/2
(可以列个概率方程并暴力矩乘,然鹅并不知道什么时候收敛,精度会出现误差)
设两个人在$(x,y)$的期望经过次数为$f(x,y)$,$(x,y)$转移到$(r,w)$的概率为$a[(r,w)][(x,y)]$,
点$i$连$in[i]$条边,在点$i$停留的概率为$p[i]$
$a[(x,y)][(x,y)]=p[x]*p[y]$
$a[(x,y+1)][(x,y)]=p[x]*(1-p[y])/in[y]$
$a[(x+1,y)][(x,y)]=p[y]*(1-p[x])/in[x]$
$a[(x+1,y+1)][(x,y)]=(1-p[y])/in[y]*(1-p[x])/in[x]$
那么对于每个$f(x,y)$,我们都能得出一个方程:
$f(x,y)= \sum f(r,w)*a[(x,y)][(r,w)]$($r=x$或存在边$(x,r)$,$w$同理)
酱紫我们就得出了$n^2$个方程。
发现方程组存在环的关系,而对于$n$元1次方程组,常规做法是套个高斯消元上去
把上面的方程移项一下
$ \sum f(r,w)*a[(x,y)][(r,w)]-f(x,y)=0$
蓝后跑高斯消元就好辣
最后对于$f(a,b)$,因为是初始点,所以要期望次数+1
终点只走一次,所以期望经过次数就等于概率
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
typedef double db;
const db eps=1e-;
inline db Fabs(db x){return x<?-x:x;}
#define N 420
int n,m,w,A,B,id[N][N];
db p[N],a[N][N],sol[N];
vector <int> g[N];
void draw(int x,int y){
int e=id[x][y],lx=g[x].size(),ly=g[y].size();//lx,ly:x,y的连边数
for(int i=;i<lx;++i){
int r=g[x][i];
a[id[r][y]][e]+=(-p[x])/(1.0*lx)*p[y];
}
for(int i=;i<ly;++i){
int r=g[y][i];
a[id[x][r]][e]+=(-p[y])/(1.0*ly)*p[x];
}
for(int i=;i<lx;++i)
for(int j=;j<ly;++j){
int r1=g[x][i],r2=g[y][j];
a[id[r1][r2]][e]+=(-p[x])/(1.0*lx)*(-p[y])/(1.0*ly);
}
}
void gauss(){
for(int i=,x=;i<=w;x=++i){
for(int j=i+;j<=w;++j) if(Fabs(a[j][i])>Fabs(a[x][i])) x=j;
if(x!=i) swap(a[x],a[i]);
if(Fabs(a[i][i])<eps) continue;
for(int j=;j<=w;++j){
if(i==j) continue;
db div=a[j][i]/a[i][i];
for(int u=i;u<=w+;++u) a[j][u]-=a[i][u]*div;
}
}
for(int i=w;i;--i){
sol[i]=a[i][w+];
for(int j=w;j>i;--j) sol[i]-=sol[j]*a[i][j];
sol[i]/=a[i][i];
}
for(int i=;i<=n;++i) printf("%.6f ",sol[id[i][i]]+eps);//防止输出-0.00
}
int main(){
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&A,&B);
for(int i=,u,v;i<=m;++i){
scanf("%d%d",&u,&v);
g[u].push_back(v);
g[v].push_back(u);
}
for(int i=;i<=n;++i) scanf("%lf",&p[i]);
for(int i=;i<=n;++i)
for(int j=;j<=n;++j){
id[i][j]=++w;
if(i!=j) a[w][w]=p[i]*p[j];
}
for(int i=;i<=n;++i)
for(int j=;j<=n;++j)
if(i!=j) draw(i,j);
for(int i=;i<=w;++i) a[i][i]-=1.0;//移项系数为-1
a[id[A][B]][w+]=-1.0;//起点+1
gauss(); return ;
}
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