[CF183D]T-shirt
题目大意:
有(n(nle3000))个人和(m(mle300))种T恤,每个人都有一种喜欢的T恤,你知道每个人喜欢每种T恤的概率(p_{i,j})。
请你选定(n)件体恤的种类,人们会按照编号从(1sim n)挑选T恤,如果剩下还有他喜欢的,则会选走,否则不变。
求送出T恤件数的最大期望。
思路:
用(f[i][j][k])表示对于第(i)件T恤,前(j)个人中有(k)个人喜欢的概率。(g[i][j])表示对于第(i)种T恤,选取(j)件时对答案贡献的期望值。
(f)的转移方程显然,同时也不难得到(g)的状态转移方程:
[g[i][j]=sum_{k=0}^jkcdot f[i][n][k]+sum_{k=j+1}^njcdot f[i][n][k]
]
这样的动态规划是(mathcal O(nm^2))的。
考虑优化,对(g)的相邻两项作差,得到:
[g[i][j+1]-g[i][j]=1-sum_{k=0}^j f[i][n][k]
]
显然这个差值(Delta)表示再加入一条这样的T恤对答案的贡献,而它又是单调递减的,因此每次选取最大的(Delta)更新一定最优。
一开始只计算(f[i][j][0])和(Delta[i][0]),然后每次选取(Delta)最大的T恤更新答案,然后对相应的T恤进行更新(f)和(Delta)即可。这样可以同时省掉(f)的第三维。
时间复杂度(mathcal O(nm+n^2))。
源代码:
#include<cstdio>
#include<cctype>
#include<algorithm>
inline int getint() {
register char ch;
while(!isdigit(ch=getchar()));
register int x=ch^'0';
while(isdigit(ch=getchar())) x=(((x<<2)+x)<<1)+(ch^'0');
return x;
}
const int N=3001,M=301;
double p[N][M],f[M][N],del[M];
//f[i][j]: 第i种衣服前j个人有cnt[i]个人喜欢的概率
//del[i]: 新加入第i种衣服对答案的贡献
int main() {
const int n=getint(),m=getint();
for(register int i=1;i<=n;i++) {
for(register int j=1;j<=m;j++) {
p[i][j]=getint()/1000.;
}
}
for(register int i=1;i<=m;i++) {
f[i][0]=1;
for(register int j=1;j<=n;j++) {
f[i][j]=f[i][j-1]*(1-p[j][i]);
}
del[i]=1-f[i][n];
}
double ans=0;
for(register int i=0;i<n;i++) {
const int k=std::max_element(&del[1],&del[m]+1)-del;
ans+=del[k];
for(register int i=n;i>=1;i--) {
f[k][i]=f[k][i-1]*p[i][k];
}
f[k][0]=0;
for(register int i=2;i<=n;i++) {
f[k][i]+=f[k][i-1]*(1-p[i][k]);
}
del[k]-=f[k][n];
}
printf("%.12f
",ans);
return 0;
}