DP&图论 DAY 4 上午

DP&图论  DAY 4  上午

概率与期望

概率
某个事件A发生的可能性的大小,称之为事件A的概率,记作P(A)
假设某事的所有可能结果有n种,每种结果都是等概率,事件A涵盖其中
m种,那么P(A)=m/n
例如投掷一枚骰子,点数小于3的概率为2/6=1/3

如果两个事件AB所涵盖的结果没有交集,那么P(AB发生)=P(A)+P(B)
还是掷骰子
P(点数小于3或点数大于4)=2/6+2/6=2/3
如果AB所涵盖的结果有交集
那么P(AB发生)=P(A)+P(B)-P(AB同时发生)
P(点数小于3或点数为偶数)=2/6+3/6-1/6=2/3

记事件B为“事件A不发生”
那么P(A)+P(B)=1,即P(B)=1-P(A)
P(点数不小于3)=1-2/6=2/3
在两个互不干扰的事中,事件A在其中一件事中,事件B在另外一件事中
那么P(AB同时发生)=P(A)*P(B)
掷两个骰子, P(第一个点数小于3且第二个点数为偶数)=(2/6)*(3/6)=1/6

期望
事件A有多种结果,记其结果的大小为x,那么x的期望值表示事件A的结
果的平均大小,记作E(x)
E(x)=每种结果的大小与其概率的乘积的和。
例如,记掷一枚骰子的点数为x
E(x)=1*(1/6)+2*(1/6)+3*(1/6)+4*(1/6)+5*(1/6)+6*(1/6)=7/2
c为常数,那么:
E(x+c)=E(x)+cE(c*x)=c*E(x)
记两个事件的结果分别为x,y
E(x+y)=E(x)+E(y)
例如: E(语文成绩+数学成绩)=E(语文成绩)+E(数学成绩)

  就好比一个四维的骰子

若两个事件互相独立, E(x*y)=E(x)*E(y)
E(语文成绩*数学成绩)=E(语文成绩)*E(数学成绩)


概率和期望的计算
概率与期望的计算有一个共同的计算技巧:
若事件所产生的所有方案都是等概率的,那么一些概率与期望即可转化
为一个计数问题,算出后再除以总方案数即可。
如求事件符合条件A的概率,则转化为对符合A的方案数的计数问题;若
求方案的某种价值的期望值,则转化为所有方案的价值总和的计数问题。

概率与期望的计算也经常用的其加法和乘法规则。
尤其是期望的加法规则,在期望的计算中十分常用。 如求最大值与最小
值之差的期望,则分别求二者的期望值再作差即可。
应用乘法规则时,要注意事件是否互相独立。

概率与期望还可以通过列方程的方法计算。
4张卡片,写着0,1,2,3,每次抽出一张并放回,反复抽,抽出0为止。问
抽取的次数的期望值。
设抽取次数为x,则:
x=1+x*3/4   (如果抽到0,对答案贡献1,否则就有3/4的概率再抽一次)
x=4

 

比较常见一种计算方法就是概率dp与期望dp

概率DP期望DP

>Solution

比较简单的概率dp
f[i][j]为小球经过第i行第j列的概率。
f[1][1]=1 (即起状态概率为1
f[i][j] = f[i-1][j-1] * [(i-1,j-1)有钉子]*1/2
◦           +f[i-1][j] * [(i-1,j)有钉子]*1/2
◦           +f[i-2][j-1] * [(i-2,j-1)没有钉子]
至于分数输出,自定义分数数据类型并用gcd化简分数即可

Bzoj5004 开锁魔法II
n 个箱子,每个箱子里有且仅有一把钥匙,每个箱子有且仅有一把钥
匙可以将其打开。现在随机打开 m 个箱子,求能够将所有箱子打开的概
率。
100组数据, k<=n<=300

>Solution

题目约定了每个点的入度和出度均为1,因此最终的图一定是若干个环。
每个环都至少选择一个点即可满足要求。求概率,实际上就是求方案数,
最后再除以总方案数即可。
预处理出每个环的点数 c[i] 以及其后缀和 sum[i]
f[i][j] 表示前 i 个环中选出 j 个点,满足最终条件每个环都选的方案数。
初始化 f[0][0]=1
枚举 i 和 前 i 个环选的点数 j 、第 i 个环选的点数 k
可得

 >BZOJ5091 摘苹果
在花园中有n棵苹果树以及m条双向道路,每条道路的两端连接着两棵不
同的苹果树。假设第i棵苹果树连接着di条道路。小Q将会按照以下方式去
采摘苹果:
1.随机移动到一棵苹果树下,移动到第i棵苹果树下的概率为di/2m,但不
在此采摘。
2.重复以下操作k次:等概率随机选择一条与当前苹果树相连的一条道路,
移动到另一棵苹果树下,假设当前位于第i棵苹果树下,则他会采摘ai个苹
果,多次经过同一棵苹果树下会重复采摘。
请计算小Q期望摘到多少苹果。 n,k<=100000,m<=200000

 >Solution

E(x1+x2+..+xn)= sigema E(xi)  i 1~n      f(k,i)*ai

x1 是否在第一个苹果树下

f(1,i)  第一轮到 i 的概率 ,di / 2m

每一轮的概率都一样

 首先容易得到一个简单的做法。
f(i,j)为走i步之后到达j的概率,那么:

 

我们知道

那么第一步走每条边的概率都为

于是 ,同理得

于是



>BZOJ4832 抵制克苏恩
你有一个英雄和若干奴隶主,对方每次攻击会从你的英雄和奴隶主中随
机选一个造成一点伤害。奴隶主受到攻击后,体力为0则死亡,否则若场
上奴隶主少于7个,则召唤一个3点血量的奴隶主。
T局游戏,每局给出初始奴隶主的数量(<=7)和血量(<=3),给出k,求对
方攻击k次后你的英雄受到的总伤害值的期望。
T<=100k<=50

>Solution

f[i][a][b][c]表示还要进行i轮攻击,三种血量 1,2,3 的奴隶主数量分别为a,b,c时,
接下来英雄受到的期望总伤害。

f[i][a][b][c]表示还要进行i轮攻击,三种血量的奴隶主数量分别为abc时,
接下来英雄受到的期望总伤害。
转移只要枚举当前攻击到的是英雄还是哪种奴隶主即可。
初始f[0][a][b][c]=0
每次询问可以O(1)回答。

>NOIP2016 换教室
A的学校可以视为一个v个点的无向图,他有n门课程要按顺序上课,其
中第i门课程要在节点ai进行,但还有一个备选地点bi
现在小Am个申请机会,若申请第i门课,那么将有ki的概率使课程搬到
bi进行。每门课最多申请一次,而且要在全部申请完成后才知道是否成功,
m次机会不必全部用完。他如何申请才能最小化在上课地点间移动的距离
的期望值。求该期望值。
v<=300n,m<=2000

>Solution

出的概率为1,但是接受的概率不一定为1

首先可以floyd求出任意两点间最短路径。
可以想到一个显然的dp状态: f[i][j][0/1]表示前i个课程申请了j次,且第i
是否申请时的最小期望值。
转移示例:
f[i][j][0]=Min{ f[i-1][j][0]+dis(a[i-1],a[i]) ,
f[i-1][j][1]+k[i-1]*dis(b[i-1],a[i])+(1-k[i-1])*dis(a[i-1],a[i])}
f[i][j][1]也是同理,只需要考虑ii-1都是否申请上即可。
时间复杂度O(v^3+nm)

>BZOJ1076 奖励关
n轮游戏和m种宝物,每种宝物有分数Pi(可以为负),每轮游戏会等
概率抛出一种宝物,你可以选择吃或不吃。第i种宝物还有一个限制集合Si
表示只有在Si中的宝物都吃过后,才能吃第i种宝物。
求最优策略下的期望得分。
n<=100m<=15

>Solution

当你要做是否吃某个宝物的决策时,如果你知道以吃或不吃的状态进入
接下来的几轮游戏时分别的期望得分是多少,那么就可以择优进行决策。
于是设f[i][S]为还要进行i轮游戏,吃过的宝物集合为S时,接下来能得到的
最大期望得分。
f[i][S]= ( ∑Max{ f[i-1][S] , f[i-1][Sk]+a[k] } )/m

                                   Sk--> S|1<<k
初始f[0][S]=0ans=f[n][0]


最套路的斜率优化

斜率优化本身是个很套路的东西。
它有一个很标准的形式,以及很套路的解法。

>hdu3507
要输出N个数字a[N],输出的时候可以连续的输出,每连续输出一串,它
的费用是 :这串数字和的平方加上一个常数M
0 ≤ n ≤ 500000, 0 ≤ M ≤ 1000

>Solution

区间DP

dp[i] 到第i个数字最少花费,然后枚举断点

dp设计很简单,主要是优化。
我们设dp[i]表示输出到 的时候最少的花费, S[i] 表示从 a[1] 到 a[i-1] 的数字
和。注意这里为了方便起见前缀和与一般的有区别,就是让式子看起来
更好看,没别的特殊意义。
dp[i]=min{ dp[j] + ( S[i+1]-S[j])2 + M } (j<i)  ,这个 j 就是断点
然后就是O(N^2)复杂度。

>考虑优化

对于上面那个式子

那么我们想,能否在O(1)时间内找到所有转移里最优的那个呢?
我们假设在求解 dp[i] 时,存在 j , k (j > k,j是前者,k是后者) 使得从j转移比从k转移更优,那么需
要满足条件:
◦                     dp[j]+(S[i+1]-S[j])2+M < dp[k]+(S[i+1]-S[k])2+M
展开上式
◦  dp[j]+S[i+1]2-2S[i+1]S[j]+S[j]2+M < dp[k]+S[i+1]2-2S[i+1]S[k]+S[k]2+M
移项并消去再合并同类项得
◦               (dp[j]+S[j]2)-(dp[k]+S[k]2) < 2S[i+1](S[j]-S[k])

S[j]-S[k]除过去,得到

我们设f[x]=dp[x]+S[x]2,就化成了

即当( j>k )时,若

,则 对更新 dp[i] 比 更新 dp[i] 优。

那把 (s[i],f[i]) 看作一个点,左边就是斜率的形式了。
当一个数的 dp值 求完了,它的f值也跟着确定,我们就可以在空间中绘制
出点 (s[i],f[i]) 。这个点代表已经求出dp值的一个点。

 

当我们要求解dp[t]时,如果可用的集合里存在这样三个点,位置关系如图所示: 

这时候他们和2S[t+1]的关系有3种:

那么ji优, kj优。

那么ij优, kj优。


那么ij优, jk优 。


 综上,不管什么样的S[t+1],从j转移都不会是最佳方案。那么用一个数据
结构维护一个凸包(下凸) ,每加入一个点就删去一些点,使其维持凸
包的形态。最优转移一定在这个凸包中。 

 下凸的凸包边斜率增加,上凸的凸包边斜率减小。

在凸包里,谁又是最最优呢?
首先一定数据结构里的凸包一定会是这样的: 

 

 假设的斜率>2S[t+1]的斜率<2S[t+1]

从图形特点我们可以发现 比所有比k小的点都优,比所有比i大的也优。 


所以对于我们二分查找斜率比 2S[t+1] 小的编号最大的点,就是最优的转移
点。由于S[i]也满足单调性,那么如果一个点不是i的最优点了,那么肯定
也不是i+1的,我们还可以直接维护一个单调队列就能解决这个问题。


单调队列每次从后加时,维护凸包。
每次新计算一个idp值,从单调队列队首弹出那些不可能再合法的元素。

复杂度O(nlogn)

>推导结束
看似推导很多,其实是很套路的,并且很多都是在证明和理解。
多做两道题就掌握了。
j>kj优于k,以此列个式子。
推式子的时候,把只与jk有关放在不等号左边,带i有关的项放在不等式
右边。
设出点的坐标。根据推出方程的不等号,是大于号,那么上凸,维护斜
率递减。
小于号,下凸,维护斜率递增。

>代码实现

>一模一样的练习题: bzoj3156

 

>Solution

 f[i]=min(f[j]+(i-j-1)*(i-j)/2+a[i])
k>j,且k优于j
f[k]+(i-k)*(i-k-1)/2+a[i]<f[j]+(i-j)*(i-j-1)/2+a[i]
K=k+1,J=j+1 为了好推

还是和上题一样单调队列维护一个下凸壳即可。 

 总结
斜率优化其实就是一个优化dp[i]=max/min{f[j]+g[i]*h[j]}+a[i]式子的一个通
用方法。
除了推式子的部分。
还要保证,推出来等式的右边要单调,不单调,就要在凸壳上二分。
等式左边抽象出来的点的X坐标也要单调, Y坐标不需要保证单调。
当然其实X不单调和等式右边不单调也都能做,只不过难度较大,需要用
CDQ分治,或平衡树维护凸包的技巧。


常见模型

>bzoj4321
编号为1~n的人排成一排,问有多少种排法使得任意相邻两人的编号之差
不为1-1
n<=1000 

>Solution

f[i][j][0/1]  前 i 个数字中有 j 个相邻对

老套路了, 排列计数问题考虑把数从小到大插入的过程进行dp
f[i][j] 表示 1i 的排列,有 j 组相邻的相差1,且 i i-1 不相邻的方案数;
g[i][j] 表示 1i 的排列,有 j 组相邻的相差1,且 i i-1 相邻的方案数。
那么考虑插入 i+1 的位置,有:
不破坏空位且不与 i 相邻、不破坏空位且与 i 相邻、破坏空位且不与 i 相邻、破
坏空位且与 i 相邻(只发生在 g 的转移) 4种。
分别推一下方案数即可。
最后的答案就是 f[n][0]
时间复杂度 O(n^2)
 

>BZOJ2560 串珠子
n个珠子,第ij个珠子之间有c[i][j]条不同的绳子可选。每对珠子之间
可以选择不连绳子,也可以选择用其中一种绳子连接。
问有多少种方案能使n个珠子成为连通图。
n<=16

>Solution

总方案-不连通

不连通分类:1号连通了T,T

f[s]

 连通图计数套路: 用总数减去不连通的方案数,而不连通的方案数,可
以枚举1号点所在连通块的点集(有的问题中是大小) ,用这个点集的连
通方案数乘以剩余点集的总方案数即可。
g[s]表示s点集互相连的所有情况(包括不连边的情况),就是把内部的C
全乘起来, f[s]表示s状态下的合法情况,即使得s状态下所有点连通的合
法情况。答案是f[2^n-1]
g[s]好求,考虑如何求f[s]f[s]就是g[s]减去所有的不合法情况。任意一个
不合法的情况一号点肯定在某个联通快内,我们枚举不合法情况1号点所
在的联通块的点集i,那么这里不合法的情况就是g[s^i]*f[i],我们减去这
些情况,就能求出f[s]了。
时间复杂度O(3^n),也是要枚举子集。 g预处理可以做到n*2^n

PS:

f[s]合法   g[s] 无所谓

f[s] = g[s] - Σ f[t] * g[s^t]

                T∈S

                T!=S

            S最低位∈T

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