期望DP要倒着推 Luogu P4321 题意 LOJ #2542 不一定是树,询问点不一定均为1 $Solution$ 设计一个巧妙的DP状态 设$ F(S,x)$表示当前在点$ x$已经走遍了$ S$,走完剩下所有点的期望步数 这样推转移$ DP$的时候一定是从$ F(S|y,y)$转移过来 容易发现$ S|y$->$S$是不可能会变大的,即这维不可能成环 因此从大到小枚举$ S$,对当前$ S$,显然比$ S$大的状态已经被计算,暴力$ n^3$高斯消元消出这维就好了 时间复杂度$ O(2…

LINK:随机漫游 非常妙的一道题. 容易想到倒推期望. 设状态 f[i][j]表示到达第i个点 此时已经到达的集合为j能走到全集的期望边数. 只要求出来这个就能O(1)回答询问. \(f[i][j]=1+\sum_{v\in son_x,v\notin j}\frac{1}{d_i}f[i][j|v]+\sum_{v\in son_x,v\in j}\frac{1}{d_i}f[i][j]\) 有了这个东西 显然可以\((2^n\cdot n)^3\)暴力高斯消元了. 考虑优化 容易发现如果按…

题目大意 给出\(n(n\leq 18)\)个点的无向连通图,\(m(m\leq 10^5)\)次询问.每次询问给出一个点集和一个起点\(s\),询问从\(s\)出发,经过这个点集中的每一个点至少一次的期望步数. 题目分析 经过这个点集每一个点至少一次的期望步数,就是到达点集最后一个点的期望步数.这个直接算貌似不好求,考虑min-max容斥. 对于每一个起点,\(\max(S)=\sum\limits_{T \subseteq S}(-1)^{|T|-1}\min(T)\) \(\max(S)\…

emmm-标题卡着长度上限- LCT板题-(ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛) CODE #include <cctype> #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; char cb[1<<15],*cs=cb,*ct=cb; #define ge…

原文:快速构建Windows 8风格应用27-漫游应用数据 本篇博文主要介绍漫游应用数据概览.如何构建漫游应用数据.构建漫游应用数据最佳实践. 一.漫游应用数据概览 1.若应用当中使用了漫游应用数据,用户可以很轻松的在不同的设备间保持应用数据的同步. 2.Windows会将更新的漫游数据同步到云端,并将数据更新到其他安装此应用的设备上. 3.Windows 限制了每个应用可漫游的应用数据大小.若我们的应用达到漫游数据大小的限制,在应用的总漫游数据再次少于该限制之前,不会将应用的任何数据更新到云端…

应用设置由于数据量和数据类型的限制,有很大的局限性,所以还需要应用文件存储,以文件的方式存储数据.在每个应用的应用数据存储中,该应用拥有系统定义的根目录:一个用于本地文件,一个用于漫游文件,还有一个用于临时文件.应用可向根目录添加新文件和新目录.文件存储和应用设置的层次限制是一样的,最多可以嵌套32层深,而树的宽度是没有限制的. 1)本地应用文件 本地应用是只存储在客户端的存储数据,所存储的数据没有总大小限制,并存储的区域是属于程序的沙盒,只有应用程序自己可以访问,其他程序无法访问,这样可以保证…

随机漫游 # random_flow.py 随机漫游 import random class RandomFlow(): """一个生成随机漫游数据的类""" def __init__(self, num_points=5000): self.num_points = num_points self.x_values = [0] self.y_values = [0] def fill_walk(self): while len(self.x_v…

接上一节 6. 寻路网格体代理 通过允许配置多个"代理",虚幻引擎使得用户能够轻松为大小各异的AI创建寻路网格体.首先,选中世界大纲视图中的"RecastNavMesh",找到细节面板中的"生成"分段,如下图所示.这里的几个选项都与代理相关,分别是"代理半径"(Agent radius)."代理高度"."代理最大高度"."代理最大斜面"和"代理最大步高&qu…

13.行为树原理 AI最重要的环节就是行为树.我们将解释什么是行为树.为何它如此重要,以及构建行为树需要哪些元素. 借助行为树,我们可以轻松控制并显示AI的决策制定过程.行为树是一种将AI在场景中的决策制定模型进行可视化的方法.通过观察行为树的可视化结构,我们可以清晰地了解行为树的执行方式和执行顺序,而不必了解每个节点的具体工作方式.行为树的执行顺序由行为树中各个节点的位置决定. 任务和合成可用于控制AI如何做出反应以及如何执行行为.任务节点:任务是行为树中的一种节点,它们下面无法再添加其他节点…

15.追逐玩家 现在我们的AI无法做出任何决策,它总是执行相同的决策.我们先把感知系统中的相关信息提供给AI,让AI知道如何做出决策,然后我们会修改行为树.我们首先需要创建新的黑板键,这样我们就能在行为树上保存这些信息.打开"BB_EnenmyAI ",在左侧的"黑板"选项卡中,点击"新建"按钮,选择"对象"类型,将这个新建命名为"Target Actor".在右侧的"黑板详细信息"面板…