1 条题解
-
0
自动搬运
来自洛谷,原作者为

Anita_Hailey
可爱又美丽的天才少女科学家搬运于
2025-08-24 21:53:22,当前版本为作者最后更新于2019-12-15 21:00:13,作者可能在搬运后再次修改,您可在原文处查看最新版自动搬运只会搬运当前题目点赞数最高的题解,您可前往洛谷题解查看更多
以下是正文
足彩投注
题目概述
题目背景
了解足球彩票的人可能知道,足球彩票中有一种游戏叫做“胜负彩”,意为猜比赛的胜负。下面是一些与胜负彩有关的术语
注 :每一组有效组合数据。
投 注:彩民以现金购买足球彩票的行为。
单式投注:彩民对于所有球队的比赛成绩均只选择一种预测结果的投注方式。投注的数量(注数)为1。
复式投注:彩民对于某些场次的比赛成绩选择两种以上的预测结果的投注方式。投注的数量为复式投注的组合数。例如,某彩民对一场比赛预测了两个结果(例如,胜平), 另一场比赛预测了三个结果(胜负平),其他比赛都只预测了一种结果,那么注数就是2×3 = 6。这样的一个复式投注,可以看成一个包含六种单式投注的集合。
胜负彩的玩法一般是这样的。彩票机构指定一轮比赛中的若干场,让彩民去猜每场比赛的结果(胜、负、平)。根据彩民猜中比赛的场次,来确定中奖的额度。
题目描述
我们现在考虑一个简化的模型。对于一轮比赛,彩民需要竞猜其中场比赛的结果,每场比赛的胜负平都有一个概率。其中,表示第i场比赛, = 0, 1, 2,分别表示比赛结果的(主队)负、平、胜。则表示第场比赛、结果为的概率。此外,还有一个概率,表示第i场比赛,投注购买结果为的概率。
例如,如果q(1,0)=0.5,我们可以知道第一场比赛有50%的投注会买主队输球。我们假设这n场比赛互不相关,即p(i, r)的结果不会受p(j, r’)的影响,q(i, r)的结果也不会受q(j, r’)的影响(r ≠ r’)。
在这个模型里,我们规定,必须猜中全部场比赛的结果才能获奖。总奖金为,由所有获奖的投注平分。因此,对于一个单式投注,rij表示投注Ri对第j场比赛的预测结果,它的中奖概率为
设投注总数为N,那么中奖的投注总数为:
于是,投注Ri所能得到的奖金的期望(平均意义下能够获得的奖金数)就是:
复式投注R中,只要有一个Ri猜对所有比赛结果,即可中奖。因此,复式投注R所能获得的奖金的期望就是:
我们的问题是,给定n场比赛的信息(胜负平的概率和彩民购买三种结果的概率),以及复式投注中可以购买的最大注数U,要求设计一种复式投注的方案,在不超过最大注数(复式投注的注数k ≤ U)的前提下,使得获得奖金的期望最大。
输入格式
第一行四个整数。
以下n行,每行六个实数。第i + 1行的六个实数为$p(i, 0), p(i, 1), p(i, 2), q(i, 0), q(i, 1),q(i, 2)$,用来描述第i场比赛的相关信息。其中,$p(i, 0) + p(i, 1) + p(i, 2) = 1, q(i, 0) + q(i, 1) + q(i, 2) = 1, q(i, j) ≠ 0$。
输出格式
一个实数,表示最大的奖金期望的自然对数
$$ln(Max_{|R|≤U}(\sum_{R_i\in R}\frac {M} {N*Q(R_i)}*P(R_i))) $$输出保留3位小数(四舍五入)。
simple.in
1 10 10 1 0.3 0.2 0.5 0.7 0.2 0.1simple.out
1.609问题分析
样例分析
说实话,刚看到题时,我蒙了,这怎么多数学公式怎么搞。所以推明白了样例,就大概明白了
拿出我的Casio,,那么没有求对数时就是5,在乘上N除以M就知道是5通过细致细致入微的关差,刚好0.5/0.1=5。
注意p是结果的概率,q是投注的概率
我们看到U=1,则最大注数是1,也就是说都是单注,那事实上在这个样例,我们就要求一个,那么这个样例分析,时看不出来什么有什么的,我们把,再来看这个样例,我们可以把复式投注看成是两个单注,投注赢的奖金是0.3/0.7=0.428,而投注平的奖金为0.2/0.2=1,投注输的奖金为0.5/0.1=5(
这怕不是国足)这时我们的两个注要压平和输。
在时我们三个注都压。那么对于,一场比赛我们的押注方式共有7种,可事实上,我们只用考虑其中的三种情况,因为由于贪心的思想在注数一定时,我们选择概率奖金数最大(即)的。
于是我们真的懂了这个又臭又长的答案式子,先不考虑ln
其中,表示我第i场比赛投个注的期望的最大奖金概率就是好几个
引理
ln(ab)=ln(a)+ln(b,证明吗,幂运算,送的。
考虑到小数乘法的精度损失——其实挺重要的
我们不妨对式子先取ln,成为加法,又快有准
于是式子两边同时取ln有
我们就有了以下代码来生成a
for(int i=1;i<=n;i++){ scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&c,&d,&e,&f); tmp[0]=a/d; tmp[1]=b/e; tmp[2]=c/f; cha[i][1]=log(max(tmp[1],max(tmp[0],tmp[2]))); cha[i][2]=log(max(tmp[1]+tmp[0],max(tmp[1]+tmp[2],tmp[0]+tmp[2]))); cha[i][3]=log(tmp[1]+tmp[0]+tmp[2]); }算法分析
题目是问我们一个最大的期望答案,又不输出方案,那我就是dp
考虑他的状态,,表示在已经押注了i场比赛,还剩j个注是期望奖金概率的最大值取ln,这里我们用了函数的单增性,这是一个不完全重复背包
我们的所求即为,再来考虑我们的转移方程
$$f(i,j)=\begin{cases}0&i=0 \\Max_{1<=k<=3}\{ f(i-1,j/k)+a[i][k]\}&i≠0\end{cases} $$注意这里的j一定不能为0因为注数为零时后面投不下去了
我们要注意的是这个t题的数据有些大,如果开二维的话要10G左右,在计算,是我们只用到了f(i-1,j/k)的数据那么我们可以加上一维数组优化,注意递推是要倒序求(完全的要顺序)。
for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=U;j>=1;j--) for(int k=1;k<=3;k++) if(j/k>=1) data[j]=max(data[j],data[j/k]+cha[i][k]);于是我就很愉快的卡过了这道题
接下来是完整代码
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int Maxn=10001,MaxU=10001; double a,b,c,d,e,f,data[MaxU],cha[Maxn][4],tmp[3];; int n,M,N,U; int main(){ scanf("%d%d%d%d",&n,&N,&M,&U); for(int i=1;i<=n;i++){ scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&c,&d,&e,&f); tmp[0]=a/d; tmp[1]=b/e; tmp[2]=c/f; cha[i][1]=log(max(tmp[1],max(tmp[0],tmp[2]))); cha[i][2]=log(max(tmp[1]+tmp[0],max(tmp[1]+tmp[2],tmp[0]+tmp[2]))); cha[i][3]=log(tmp[1]+tmp[0]+tmp[2]); } for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=U;j>=1;j--) for(int k=1;k<=3;k++) if(j/k>=1) data[j]=max(data[j],data[j/k]+cha[i][k]); printf("%.3lf",log(M)-log(N)+data[U]); return 0; }很短,只有24行,这又一次说明了推样例的重要性
回头望月
当我再看我的dp是有些伤感,我是怎么堆出dp转移方程的?每一场比赛,你必须投注,那么,在dp过程中万一一次dp的之不改变即cha<0,怎么办,我是错了吗。
事实上,在思考之后这个问题等价于
问在中有最大的一个,两个,三个求和,和是否大于1。
其实是显然的,考虑和谐的情况三个都是1,显然的吗,哈哈
- 1
信息
- ID
- 2786
- 时间
- 3000ms
- 内存
- 125MiB
- 难度
- 6
- 标签
- 递交数
- 0
- 已通过
- 0
- 上传者