会游走的TextView】的更多相关文章

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游走(2s 128MB)walk [问题描述] [输入格式] [输出格式] [样例输入] 3 3 2 3 1 2 1 3 [样例输出] 3.333 [样例说明] 题解: 主要算法:贪心:高斯消元: 题意是给一个简单无向连通图,给每条边赋上权值,使期望值最小 贪心让被走到概率大的边的权值小,就可得到最小的期望值 设每个点被走到的概率为p, 出度为d 那么p[i] = Σ p[j] / d[j] (i,j 之间有连边) (从 j 出发选到 i 与 j 连边的概率为 1 / d[j]) 移项得 Σ p…
3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数…
这道题是我第一次使用高斯消元解决期望类的问题,首发A了,感觉爽爽的.... 不过笔者在做完后发现了一些问题,在原文的后面进行了说明. 中文题目,就不翻大意了,直接给原题: 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小.…
Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小. Input 第一行是正整数N和M,分别表示该图的顶点数 和边数,接下来M行每行是整数u,v(1≤u,v≤N),表示顶点u与顶点v之间存在一条边. 输…
题目链接:http://61.187.179.132/JudgeOnline/problem.php?id=3143 题意:一个无向连通图,顶点从1编号到n,边从1编号到m.小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达n号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这m条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小. 思路:若得到经过每条边的次数期望,那么只要贪心地给每…
随机游走类似布朗运动,就是随机的向各个方向走吧.产生的图像实在漂亮,所以还是贴出分享. clear all; close all; clc; n=100000; x= 0; y= 0; pixel=zeros(n,2); neighbour=[-1 -1;-1 0;-1 1;0 -1;0 1;1 -1;1 0;1 1]; for i=1:n r=floor(1+8*rand()); y=y+neighbour(r,1); x=x+neighbour(r,2); pix(i,:)=[y x]; e…
3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1026  Solved: 448[Submit][Status] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你…
[题目描述] 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小. [输入格式] 第一行是正整数N和M,分别表示该图的顶点数 和边数,接下来M行每行是整数u,v(1≤u,v≤N),表示顶点u与顶点v之间存在一条边. 输入保证3…
1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不…