华为AI专项机考模拟周赛
- Status
- Done
- Rule
- IOI
- Problem
- 3
- Start at
- 2025-9-5 19:00
- End at
- 2025-9-5 21:00
- Duration
- 2 hour(s)
- Host
- Partic.
- 162
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把所有到达 x 的路径视为“失败”(概率计为 0),只在其余状态之间做概率累积。
令 dp[t][i]
表示:从起点 s
出发,走了 t
步,且整个过程未到达 x
,此时停在状态 i
的概率(其中 i ≠ x
)。
随机游走模型(Random Walk Model)是一种随机过程(stochastic process),用来描述一个变量随时间的变化路径,其中每一步的变化是由随机误差或概率转移决定的,并且这些变化相互独立、同分布。它常用于刻画股票价格、汇率等金融时间序列的不可预测性。
在本题中,我们有 n 个不同的事件(状态),编号为 1,2,…,n 。
在任意两个事件 i,j 之间,有一个转移概率 P(i,j),表示当当前事件是 i 时,下一事件是 j 的概率。所有转移概率构成一个 概率转移矩阵 P,满足每行之和等于 1,且 P(i,j)≥0。
小明刚刚处理完事件 s,他将连续处理 k 个事件。在整个处理过程中,不能出现事件 x(即处理序列中不允许包含 x 事件),最终回到起点s的概率是多少。
请你计算:发生这个复杂事件的概率是多少?
第一行:一个整数 n — 事件的个数(1≤n≤50)
第二行:三个整数 s,x,k
注意:这里的“处理的事件个数 k”指从初始状态开始,依次经历 k 次状态变化后结束的路径长度。
接下来 n 行,每行 n 个实数,第 i 行第 j 列为 P(i,j),即从事件 i 转移到事件 j 的概率。 每行的概率和为 1,每个概率满足 0≤P(i,j)≤1。
40%的数据满足:k≤7
100%的数据满足:k≤200
3
1 2 2
0.5 0.5 0
0.2 0.3 0.5
0.4 0.5 0.1
0.250000
样例中:
路径要求: