题目描述
你正在玩你最喜欢的电子游戏,并且刚刚进入一个奖励关。在这个奖励关里,系统将依次随机抛出k次宝物,每次你都可以选择吃或者不吃(必须在抛出下一个宝物之前做出选择,且现在决定不吃的宝物以后也不能再吃)。
宝物一共有n种,系统每次抛出这n种宝物的概率都相同且相互独立。也就是说,即使前k-1 次系统都抛出宝物1(这种情况是有可能出现的,尽管概率非常小),第k次抛出各个宝物的概率依然均为1/n。
获取第 i 种宝物将得到Pi分,但并不是每种宝物都是可以随意获取的。第i种宝物有一个前提宝物集合Si。只有当Si中所有宝物都至少吃过一次,才能吃第i 种宝物(如果系统抛出了一个目前不能吃的宝物,相当于白白的损失了一次机会)。注意,Pi 可以是负数,但如果它是很多高分宝物的前提,损失短期利益而吃掉这个负分宝物将获得更大的长期利益。
假设你采取最优策略,平均情况你一共能在奖励关得到多少分值?
输入输出格式
输入格式:
第一行为两个正整数k 和n,即宝物的数量和种类。以下n行分别描述一种
宝物,其中第一个整数代表分值,随后的整数依次代表该宝物的各个前提宝物(各
宝物编号为1到n),以0结尾。
输出格式:
输出一个实数,保留六位小数,即在最优策略下平均情况的得分。
输入输出样例
输入样例:
6 6
12 2 3 4 5 0
15 5 0
-2 2 4 5 0
-11 2 5 0
5 0
1 2 4 5 0
输出样例:
10.023470
说明
1 <= k <= 100, 1 <= n <= 15,分值为[-106,106]内的整数。
分析
被题面坑了。。。
之前一直以为题面是要预判下一个物品的种类
体面的意思是你不知道下下个物品的种类。。。
(虽然看题解之前的思路还是错的
正向dp只能得到得到相对于当前物品状态的期望值,而不是相对于起始点的
因此反向dp最后取起始点的dp值
清晰的题解
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