AC自動機 + 矩陣優化 + 期望 --- [BJOI2011]禁忌
bzoj 2553 [BJOI2011]禁忌
題目描述:
Magic Land上的人們總是提起那個傳說:他們的祖先John在那個東方島嶼幫助Koishi與其姐姐Satori最終戰平。而後,Koishi恢復了讀心的能力……
如今,在John已經成為傳說的時代,再次造訪那座島嶼的人們卻發現Koishi遇到了新麻煩。
這次她遇到了Flandre Scarlet——她擁有可以使用禁忌魔法而不會受到傷害的能力。
為了說明什麽是禁忌魔法及其傷害,引入以下概念:
1.字母集A上的每個非空字符串對應了一個魔法。
其中A是包含了前alphabet個小寫字母的集合。
2.有一個集合T,包含了N個字母集A
T中的每一串稱為一個禁忌串(Taboo string)
3.一個魔法,或等價地,其對應的串s因為包含禁忌而對使用者造成的傷害按以下方式確定:
把s分割成若幹段,考慮其中是禁忌串的段的數目,不同的分割可能會有不同的數目,其最大值就是這個傷害。
由於擁有了讀心的能力,Koishi總是隨機地使用Flandre Scarlet的魔法,可以確定的是,她的魔法正好對應字母集A上所有長度為len的串。
但是,Flandre Scarlet所使用的一些魔法是帶有禁忌的,由於其自身特性,她可以使用禁忌魔法而不受到傷害,而Koishi就不同了。
可憐的Koishi每一次使用對方的魔法都面臨著受到禁忌傷害的威脅。
你現在需要計算的是如果Koishi使用對方的每一個魔法的概率是均等的,那麽每一次隨機使用魔法所受到的禁忌傷害的期望值是多少。
輸入格式:
第一行包含三個正整數N、len、alphabet。
接下來N行,每行包含一個串Ti,表示禁忌串。
輸出格式:
一個非負實數,表示所受到禁忌傷害的期望值。
數據範圍:
100%的數據中N ≤ 5,len ≤109,1 ≤ alphabet ≤ 26。
在所有數據中,有不少於40%的數據中:N = 1。
數據保證每個串Ti的長度不超過15,並且不是空串。
數據保證每個Ti均僅含有前alphabet個小寫字母。
數據保證集合T中沒有相同的元素,即對任意不同的i
評分方法:
對於每一組數據,如果沒有得到正確的輸出(TLE、MLE、RTE、輸出格式錯誤等)得0分。
否則:設你的輸出是YourAns,標準輸出是StdAns:
記MaxEPS = max(1.0 , StdAns)×10-6
如果|YourAns – StdAns| ≤ MaxEPS則得10分,否則得0分。
即:你的答案需要保證相對誤差或絕對誤差不超過10-6。
(不開 long double 不讓過)
AC自動機最後一題。
(2011年的題比2017年的題難。。。)
先考慮一個字符串構成的權值。
一個字符串構成的權值??
動態規劃??不好統計。
貪心??仿佛是。
怎麽貪?
建成AC自動機,只要匹配到就返回根繼續匹配。
為什麽沒有更優?
當我們優先選擇在最前面,最短的那個可以匹配上的禁忌串時,後面的禁忌串是不可能出現的。
或者說,如果匹配串中的子串\([l,r]\)同時被多個串覆蓋,那麽,它要麽被最前面的串匹配掉,要麽被更前面的串匹配掉。
所以自然地最優。
知道了權值怎麽來的,自然還要知道怎麽統計。
設狀態\(dp(i,j)\)表示長度為i, 狀態為j的期望權值。
那麽考慮轉移造成的貢獻,如果是禁忌串的結尾,那麽就可以獲得 \(1/alphabet\)的期望。
否則就轉移吧。
註意到\(L\)非常大,需要矩陣優化。
轉移矩陣怎麽構造?
\(sum\)(老狀態期望 * P(老狀態 ---> 新狀態))= 新狀態期望
因此,不難想到設\(a(i,j)\)表示由\(i\)狀態轉移到\(j\)狀態的概率來轉移。
\(a(i,j)\)是可以預處理的。
完了嗎?
並沒有。
我們並沒有辦法得出最終的答案。
\(a(root,...)\)已經被我們用來算概率了,它失去了統計期望的本事。
因此,我們需要一個專門來統計答案的點:\(daan\)
用\(daan\)來統計期望。
現在,每個點匹配到了禁忌串要返回根,先走過它來統計答案。
現在\(a(i,daan)\)表示從\(i\)走x步到一個禁忌串的期望
因此,\(a(root,daan)\)就是每次的期望(根走\(x\)步走到禁忌串的期望)
為了方便統計答案,需要設\(a(daan,daan)=1\)。
為什麽?
因為\(a(i,daan)=E(now)+a(i,daan)*a(daan,daan)\)
(\(E(now)\)其實也是用\(daan\)來統計期望,而\(a(daan,daan)=1\)保證了可以維護前面的期望(期望的線性性質))
那麽我們既能讓根節點正常地參與概率轉移矩陣的運算,又能統計答案。
\(daan\)相當於一個矩陣中的計數器
何樂而不為?
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