Peter's Hobby Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 283    Accepted Submission(s): 128 Problem Description Recently, Peter likes to measure the humidity of leaves. He recorded a leaf…

Peter's Hobby Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 292    Accepted Submission(s): 132 Problem Description Recently, Peter likes to measure the humidity of leaves. He recorded a leaf…

Peter's Hobby Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 545    Accepted Submission(s): 237 Problem Description Recently, Peter likes to measure the humidity of leaves. He recorded a leaf…

主题链接 题意: 题意比較麻烦.. .n天,给出每天的叶子的一种状态(Dry , Dryish , Damp and Soggy),最有可能出现的天气序列(Sunny, Cloudy and Rainy) 最開始,第一天处于每种状态有一个提前定义的概率. 每一天,依据当前的叶子状态,处于每种天气状况有一个给定的概率:题目中还给出随意两种天气状态的转移概率.即前一天处于某种天气时今天处于某种天气的概率. 分析: 就是简单的DP,每天处于每一个点有一个固定的状态,前一天的每一个状态的转移概率也是给定…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=4865 大致题意:有三种天气和四种叶子状态.给出两个表,各自是每种天气下叶子呈现状态的概率和今天天气对明天天气的概率. 给出n天叶子的状态.输出最有可能的天气序列. 思路:wl[i][j]表示天气为i,叶子为j的概率,ww[i][j]表示今天天气为i明天天气为j的概率,st[i]表示第一天天气为i的概率. 对于叶子序列{a1,a2......an},存在一个天气序列{b1,b2......bn},那么总的概率…

JSP页面间传递参数是经常需要使用到的功能,有时还需要多个JSP页面间传递参数.下面介绍一下实现的方法. (1)直接在URL请求后添加 如:< a href="thexuan.jsp?action=transparams&detail=directe">直接传递参数< /a> 特别的在使用response.sendRedirect做页面转向的时候,也可以用如下代码: response.sendRedirect("thexuan.jsp?acti…

博客转载于 http://www.cnblogs.com/haiyan123/p/8270520.html 一. 介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架.该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果.  pip install sqlalchemy -i http://pypi.douban.com/simple  --trusted-host pypi.douban.co…

Problem Description Recently, Peter likes to measure the humidity of leaves. He recorded a leaf humidity every day. There are four types of leaves wetness: Dry , Dryish , Damp and Soggy. As we know, the humidity of leaves is affected by the weather.…

给出2个影响矩阵,一个是当天天气对湿度的影响,一个是前一天天气对当天天气的影响. 即在晴天(阴天.雨天)发生Dry(Dryish.Damp.Soggy)的概率,以及前一天晴天(阴天.雨天)而今天发生晴天(阴天.雨天)的概率. 其中第一天的晴天阴天雨天概率为0.63,0.17,0.20 输入n天的湿度情况,输出最有可能的n天的天气. 用dp[i][j]表示第i天为j天气的概率,用pre[i][j]表示它的前驱. 注意由于概率相乘次数过多,要用log放大..不然会接近0.精度不够.误差大 dp[i]…

题意:第i天的天气会一定概率地影响第i+1天的天气,也会一定概率地影响这一天的湿度.概率在表中给出.给出n天的湿度,推测概率最大的这n天的天气. 分析:这是引自机器学习中隐马尔科夫模型的入门模型,其实在这里直接DP就可以了 定义:dp[i][j]为第i天天气为j(0,1,2分别表示三个天气)的概率,path[i][j]记录路径,path[i][j] = k 意思是前一天天气为k时,这一天有最大的概率是天气j. 做一个三重循环,对于每天,枚举今天的天气,再在里面枚举昨天的天气,则有: dp[i][…