Difference between revisions of "2017-2018 ACM-ICPC, Central Europe Regional Contest (CERC 17)"

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题意:可以主动选择是否丢弃随机的方向的随机游走,问最低代价期望。
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题解:定义 $a_i$ 为从位置 $i$ 到 $n$ 的期望代价,$a_i = \frac{\sum_{(i, j) \in E} min(a_j, a_i)}{d_i} +1 $,如果没有这个min,那这题就只能高斯消元解方程组才能得到答案。因为有这个 min,如果从小到大计算 $a_i$,方程就可以简化,步骤类似 Dijkstra 的松弛,从 $n$ 开始,通过方程已经计算的值,假设剩余未计算的都大于 $a_i$ 去估计 $a_i$,最小的一定是真的答案(发现选用大的一定不会让答案变得更小),set 维护即可。注意原图可能并不联通,可能影响迭代边界。
  
 
=== Problem H ===
 
=== Problem H ===

Revision as of 02:20, 12 April 2018

Problem A

Solved by ultmaster. 02:48 (+)

Problem F

Solved by ultmaster & zerol. 03:20 (+13)

Problem G

Solved by kblack. 03:38 (+)

题意:可以主动选择是否丢弃随机的方向的随机游走,问最低代价期望。

题解:定义 $a_i$ 为从位置 $i$ 到 $n$ 的期望代价,$a_i = \frac{\sum_{(i, j) \in E} min(a_j, a_i)}{d_i} +1 $,如果没有这个min,那这题就只能高斯消元解方程组才能得到答案。因为有这个 min,如果从小到大计算 $a_i$,方程就可以简化,步骤类似 Dijkstra 的松弛,从 $n$ 开始,通过方程已经计算的值,假设剩余未计算的都大于 $a_i$ 去估计 $a_i$,最小的一定是真的答案(发现选用大的一定不会让答案变得更小),set 维护即可。注意原图可能并不联通,可能影响迭代边界。

Problem H

Solved by ultmaster. 03:48 (+)

Problem J

Solved by zerol. 01:30 (+3)

Problem K

Unsolved.