题目 P4316 绿豆蛙的归宿 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=110000; struct edge { int to,nxt,co; }e[N*2]; int h[N],E=0; int n,m; int deg[N],use[N],ged[N]; double f[N],g[N]; void addedge(int u,int v,int w) { deg[u]++; use[v]++; E++;
题目大意： 考虑给定一个n个节点的数，每个时刻走到相邻节点是等概率的，m次询问，求u到v的期望次数 n,m<=1e5 题目解法： 根据期望的线性性质，u到v的期望结果是该条路径上每条边的一个端点跳到另一个端点的期望次数。 考虑往父亲跳的情况。对于一个点u，令fu为从u到u的父亲节
重期望法则 条件期望 期望是对全体的加权平均 条件期望是局限在条件内部的加权平均 对于这个随机变量E(X|Y)，当Y=y时它的取值为E(X|Y=y)，称随机变量E(X|Y)为随机变量X关于随机变量Y的条件数学期望。 由于E(X|Y=y)是一种依赖于Y的分割的局部平均，而EX是全体的平均
心血来潮填了好久之前埋下的坑，虽然感觉还是有点潦草；不过反正这些东西日常也是会用到的，之后及时更新吧~ 这部分内容包括 数学期望 方差 Markov 不等式 协方差和相关系数 协方差阵 随机变量的数学期望 这里仅仅给出一些定义、常用的性质的介绍；在实际应用中，更为常用的是各
1.事件的独立性 2.期望、方差、协方差 (1)期望 期望的一些性质： (2)方差 (3)协方差 3. 矩 4.参数估计 (1)中心极限定理 (2)样本统计
目录 随机变量定义 随机变量的数字特征 概率分布 随机变量数字特征 期望 离散类型期望： 连续型随机变量的期望: 随机变量函数的数学期望: 随机变量的方差 协方差 概率论: 随机事件、统计量、常见分布、基本定理 *** @ 参考资料：百度文档 随机变量定义 若对随机试验的每一种
猛地发现自己概率与期望这一部分还不怎么会 （准确来说，是只会2n硬核枚举） 所以我决定好好学一学 概率与期望 前置知识 数学期望：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小
1 基本概念准备 1.1 扇形计算公式 1.2 二重积分用极坐标表示 (略去高阶无穷小) 所以 2 高斯分布公式 2.1 高斯概率密度函数的的积分 令 则 用极坐标表示： 则： 所以： 2.2 高斯分布的期望 令 则： 这里为奇函数，所以积分结果为0 所以： 这里 参考： 高斯
（题解比他讲的更容易懂。。。就不写题解了） 瞎写点东西 1.带状矩阵 挺好玩的一个东西 我们知道直接高斯消元复杂度是 \(O(状态数^3)\) 带状矩阵指第i行只有 \([i-d,i+d]\) 部分有数的矩阵 优化其实很简单，每次只需要往下/右枚举 \(d\) 行就可以了 复杂度 \(O(nd^2)\)
题意 每次随机一个二元组\((i, j)\)，交换\((a_i, a_j)\)，给定一个\(1 \sim n\)排列\(\{a\}\)，求期望交换多少次后，这个排列会变得有序。 \(n \le 20\) 暴力 一个很显然的暴力是，枚举所有的排列，对每个排列枚举所有的交换方案，然后对排列康托展开一下，列方程组求解：（以下设\(x_0\)代表\(\{1,
现在，我并不认为软件经理内在的勇气和坚持不如厨师，或者不如其他工程经理。 但为了满足顾客期望的日期而造成的不合理进度安排， 在软件领域中却比其他的任何工程领域要普遍得多。 而且，非阶段化方法的采用，少得可怜的数据支持，加上完全借助软件经理的直觉，这样的方式很难生产出健壮可靠
什么是真正的Java开发者？ 根据市场实际需求去分析，评估，进而进行开发，最终解决这个需求。 一份求职信：博主本人（地点：广州/深圳/等，求职岗位：Java开发工程师，期望薪资：2500包吃） 自述： 这是我第一次找Java开发工作，对职场开发充满了期望，本人性格较稳重，很希望能够得到一个贵平台的支持，并且
[Codeforces 464D]World of Darkraft(期望DP) 题面 游戏中有k种装备，每种装备初始时都是等级1。zyd每打一只怪，就会随机爆出一件装备。掉落和更新装备方式如下： 假设这种装备当前等级为t，那么系统会在[1,t+1]中等概率随机出该装备的等级。爆出装备后，会装备上身上的和爆出的装备之间等
整体变更控制是指在项目生命周期的整个过程中对变更进行识别、评价和管理，其主要目标是对影响变更的因素进行分析、引导和控制，使其朝着有利于项目的方向发展；确定变更是否真的已经发生或不久就会发生；当变更发生时，进行有效的控制和管理。1.变更的分类1)按变更性质可分为重大变更
传送门 题目大意 求出总得分的期望值。 思路 还没有学习数学期望的小朋友赶紧去学一下数学期望，这里只提供公式： $E\left ( x \right )=\sum_{k=1}^{\infty }x_{k}p_{k}$ 其中$x_{k}$表示对应的值，$p_{k}$表示对应的概率。 从题意中很容易看出只有O才会对答案做出贡献，设之前连续O的长
传送门 题目大意 求出总得分的期望值。 思路 如果不知道期望的小朋友，赶紧去学一下期望，只给出求期望的公式： 表示取值，表示概率。 从题意中，很明显看出只有O才会对答案做出贡献。 因为，所以每次多一个O就会多出的贡献。 我们设表示线性期望，表示答案，得到， 则。 AC代码 #include <cstdio>
题意概述： 现在给出一个N*N的方格纸，有M个格子已经被涂黑了。现在小明也来涂格子，每次等概率地涂格子（包括已经被涂过的），问期望的涂格子次数，使得方格纸每一行每一列都至少有一个格子被涂过。 数据范围： 1 ≤ n ≤ 2·103，0 ≤ m ≤ min(n2, 2·103)，1 ≤ ri, ci
如何对需求不确定的创新产品进行分析和设计？简要总结一下有哪些方法和策略： 需求是整个软件项目最重要的一个输入，需求的不确定往往直接影响着产品的成功。而现实中，由于用户的需求是多变的，从而导致项目需求的不确定性。在应对产品需求的不变性时，我们更加需要对系统进行全面规划分析
做不会概率题，但规律还是要一点一点总结的。 做了两道题，做法都有点像。 1，luoguP5165 题目大意：一个长度为n+1的棋盘，从0到n。现在有一颗棋子在位置m，想要把棋子移到位置0。每一次移动，除了n点以外，每个位置有概率p向0点方向移动1格，概率(1-p)向n点方向移动1格，在n点位置就 只能向0点
考了n天倒数后莫名rk1。 这次考试节奏很好，主要是T1比较顺，然后后面打暴力也就很开心。 A. A 维护静态上下凸包。 B. B 又不会了，期望的独立性。。。 期望操作数=a1+2～n的期望操作数。 然后是神仙的考虑2～n分别和1操作的操作数。 然后就是很普通的数学。 C. C 股
\[概率期望\] 感谢\(gzy\) 首先几个定义： 随机试验：例如投硬币就是个随机试验他的结果是不确定的 样本空间：随机试验得到的结果的集合记为\(S\) 样本点：集合\(S\)中的元素\(e\in S\) 随机时间：记为\(A\)它是一个集合且是\(S\)的一个子集 随机变量：有多种可能的取值的变量一般设为\(X\)
定义 \(E(x) = \sum_{s\in x}P(s) \times V(s)\) 基本性质 线性，\(E(aX + bY) = aE(x) + bE(Y)\)。 通俗地来说，多事件叠合而成的复杂事件的期望可以拆分成若干简单事件的期望与其概率的乘积。 基本技巧 通过期望的线性性质，对问题进行拆分、求解。 通过期望的线性性质，进行动态规划。
code: #include <bits/stdc++.h> #define N 100005 #define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) using namespace std; int n,edges; double f[N]; int hd[N],to[N<<1],nex[N<<1],size[N]; void add(int u,int v) {
自认为这道题是一道比较简单的扩展题……？此处采用了和别的题解思路不同的，纯概率意义上的解法。 首先考虑一个简化版问题： 每次随机一个\([1,n]\)的整数，问期望几次能凑出所有数 这东西我写过一个blog，现在copy过来： 考虑期望的线性性，就是\(E=\sum E(i)\)，其中\(E\)为所求，\(E(i)\)为
