一类成环概率dp的操作模式
Description
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Sample Input
1 2
0.5
0.5
Sample Output
HINT
对于100%的数据有 n <= 20,n-1 <= m <= n(n-1)/2
题目分析
记$f[i][j]$为两人分别在$i$和$j$的概率,$u,v$为分别与$i,j$相连的点,那么有$$f[i][j]= egin{cases} sum frac{f[u][v]*(1-p[u])*(1-p[v]))}{deg[u]*deg[v]}& ext{(u!=i&&v!=j)}\sum frac{f[u][v]*(1-p[u])*p[v])}{deg[u]*deg[v]}& ext{(u!=i&&v=j)}\sum frac{f[u][v]*p[u]*(1-p[v]))}{deg[u]*deg[v]}& ext{(u=i&&v!=j)}\sum frac{f[u][v]*(1-p[u]*(1-p[v]))}{deg[u]*deg[v]}& ext{(u=i&&v=j)}end{cases}$$
由于这里dp的关系成环,不能够直接转移,所以要使用高斯消元。由此共有$n^2$个状态,即$n^2$个未知量。故用$id[i][j]$来表示$f[i][j]$,就可方便地把这些未知量的关系用矩阵表示出来。
需要注意的是,初始$f[S][T]$的概率为1,不过后面又会有经过它的概率,所以在计算时需要考虑其初始概率。这里算是一个概率dp的奇怪的地方:最终$f[S][T]>1$。
再者是处理的一个小技巧:添一条自边便于处理。
1 #include<bits/stdc++.h> 2 const int maxn = 503; 3 4 int n,m,tot,S,T,deg[maxn],id[maxn][maxn]; 5 double out[maxn],p[maxn],ans[maxn],mp[maxn][maxn]; 6 int G[maxn][maxn]; 7 8 void Gauss(int n) 9 { 10 double bse; 13 for (int i=1, r; i<=n; i++) 14 { 15 r = i; 16 for (int j=i+1; j<=n; j++) 17 if (fabs(mp[j][i]) > fabs(mp[r][i])) r = j; 18 if (r!=i) std::swap(mp[i], mp[r]); 19 bse = mp[i][i]; 20 for (int j=i; j<=n+1; j++) mp[i][j] /= bse; 21 for (int j=i+1; j<=n; j++) 22 { 23 bse = mp[j][i]; 24 for (int k=i; k<=n+1; k++) 25 mp[j][k] -= bse*mp[i][k]; 26 } 27 } 28 ans[n] = mp[n][n+1]; 29 for (int i=n-1; i; i--) 30 { 31 ans[i] = mp[i][n+1]; 32 for (int j=i+1; j<=n; j++) ans[i] -= ans[j]*mp[i][j]; 33 } 34 } 35 int main() 36 { 37 scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&S,&T); 38 tot = n*n; 39 for (int i=1,x,y; i<=m; i++) 40 { 41 scanf("%d%d",&x,&y), ++deg[x], ++deg[y]; 42 G[x][++G[x][0]] = y, G[y][++G[y][0]] = x; 43 } 44 for (int i=1; i<=n; i++) 45 { 46 scanf("%lf",&p[i]); 47 G[i][++G[i][0]] = i; 48 out[i] = (1.0-p[i])/(1.0*deg[i]); 49 } 50 for (int i=1, t=0; i<=n; i++) 51 for (int j=1; j<=n; j++) 52 id[i][j] = ++t; 53 mp[id[S][T]][tot+1] = -1; 54 for (int i=1; i<=n; i++) 55 for (int j=1; j<=n; j++) 56 { 57 --mp[id[i][j]][id[i][j]]; 58 for (int l=1; l<=G[i][0]; l++) 59 for (int r=1; r<=G[j][0]; r++) 60 { 61 int u = G[i][l], v = G[j][r]; 62 if (u==v) continue; 63 if (u==i&&v==j) mp[id[i][j]][id[i][j]] += p[i]*p[j]; 64 if (u!=i&&v!=j) mp[id[i][j]][id[u][v]] += out[u]*out[v]; 65 if (u==i&&v!=j) mp[id[i][j]][id[u][v]] += p[u]*out[v]; 66 if (u!=i&&v==j) mp[id[i][j]][id[u][v]] += out[u]*p[v]; 67 } 68 } 69 Gauss(tot); 70 for (int i=1; i<=n; i++) printf("%.6lf ",ans[id[i][i]]); 71 return 0; 72 }
看到有网上有些博客说,高斯消元这里$mp[id[i][j]][id[u][v]]$是指$id[i][j]$状态转移到$id[u][v]$状态的概率,这个说法其实是不对的。$id[i][j]$实际上不过是和常规高斯消元一样,代表处理第几条方程;至于$id[u][v]$则表示当前这条方程中的$f[u][v]$;所以$mp[id[i][j]][id[u][v]]$是指第$id[i][j]$条方程中,第$id[u][v]$个未知量的系数。
END