C - Rencontre Gym

C - Rencontre Gym - 102798C
参考题解：
参考一
参考二

题意：

有一棵树，树上的点分为三种，（一个点可以为多种），现在分别在三种点中随机选一点a，b，c，然后找到一个合适的v，使得f=min(dis(a,v)+dis(b,v)+dis(c,v))
求出f的期望

题解：

f = min(dis(a,v)+dis(b,v)+dis(c,v)) = min{1/2( dis(a,b)+ dis(b,c) +dis(a,c) )}
E(f) = 1/2( E(dis(a,b))+E(dis(a,c))+E(dis(b,c)) )
这样a，b，c就是独立的三组，我们要求任意两组内所有点的距离的期望，咋求？

|a|表示集合a内的元素数量
现在问题就是如何快速求任意两点距离和
这个我们可以用换根法来求
对于边(u,v)，其对答案的贡献就是siz[v] * (n-siz[v]) * w
siz[v]表示v的子树中节点数量
n-siz[v]表示非v的子树的节点数量
这两部分中点都可以相互连接
代码中siz[v][1]：表示在v的子树中属于块1的点的数量

代码：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;typedef long long ll;
const int N = 1e6 + 10;struct Edge {int v;ll w;
};vector<Edge> g[N];
ll cnt[4], siz[N][4];
double ans;void dfs1(int u, int fa) {for(auto e : g[u]) {int v = e.v;if(v == fa) continue;dfs1(v, u);for(int i = 1;i <= 3; i++) {siz[u][i] += siz[v][i];}}
}void dfs2(int u, int fa) {for(auto e : g[u]) {int v = e.v;if(v == fa) continue;dfs2(v, u);for(int i = 1;i <= 3; i++) {for(int j = 1;j <= 3; j++) {//枚举任意两个块 if(i == j) continue;ans += 1.0 * ((siz[1][i] - siz[v][i]) * siz[v][j] * 1.0 * e.w / (cnt[i] * cnt[j]) / 2.0);/*(siz[1][i] - siz[v][i])表示在子树v之外的属于块i的点的数量siz[v][j]表示在子树v之内的属于块j的点的数量 */ }}}
}void solve() {int n; cin >> n;for(int i = 1;i < n; i++) {int u, v; ll w; cin >> u >> v >> w;g[u].push_back(Edge{v, w});g[v].push_back(Edge{u, w});}for(int i = 1;i <= 3; i++) {cin >> cnt[i];for(int j = 1;j <= cnt[i]; j++) {int x;cin >> x;siz[x][i]++;}}dfs1(1, -1);dfs2(1, -1);printf("%.12f\n",ans);
}int main() {solve();return 0;
}

C - Rencontre Gym - 102798C相关推荐

强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例
强化学习(三) - Gym库介绍和使用,Markov决策程序实例,动态规划决策实例 1. 引言在这个部分补充之前马尔科夫决策和动态规划部分的代码.在以后的内容我会把相关代码都附到相关内容的后面.本部 ...
Gym - 102082G
Gym - 102082G https://vjudge.net/problem/2198225/origin 对于数列中任意一个数,要么从最左边到它不递减,要么从最右边到到它不递减,为了满足这个条件 ...
安装gym库_强化学习Gym库学习实践(一）
最近看了一篇研究方向相关的文章,介绍了一种DQN的应用,感觉还挺新鲜的.想着把这篇文章复现出来,就开始学习强化学习的相关知识,作为一名小白,这一路走的可是真的十分艰难(我太菜了啊!) 看了莫烦Pyth ...
强化学习环境库 Gym 发布首个社区发布版，全面兼容 Python 3.9
作者:肖智清来源:AI科技大本营强化学习环境库Gym于2021年8月中旬迎来了首个社区志愿者维护的发布版Gym 0.19.该版本全面兼容Python 3.9,增加了多个新特性. 强化学习环境库的事 ...
Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！
深度强化学习实验室官网:http://www.neurondance.com/ 论坛:http://deeprl.neurondance.com/ 编辑:OpenDeepRL OpenAI Gym是 ...
Codeforces Gym 100513G G. FacePalm Accounting 暴力
G. FacePalm Accounting Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://codeforces.com/gym/100513 ...
Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)
原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learni ...
OpenAI Gym介绍
上篇博客介绍了OpenAI Gym.OpenAI Gym与强化学习以及OpenAI Gym的安装,接下来运行一个demo体验一下OpenAI Gym这个平台,以CartPole(倒立摆)为例,在工作目 ...
独家 | 使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍（附学习资源）
作者:ANKIT CHOUDHARY 翻译:张睿毅校对:吴金笛本文4300字,建议阅读10+分钟. 本文作者通过实战介绍了Deep Q-Learning的概念. 导言我一直对游戏着迷.在紧凑的时 ...

C - Rencontre Gym - 102798C

题意：

题解：

代码：

C - Rencontre Gym - 102798C相关推荐

最新文章

热门文章