博客
关于我
牛牛和牛可乐的赌约
阅读量:119 次
发布时间:2019-02-27

本文共 1145 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要计算牛牛投掷骰子时输的概率。牛牛投掷m次n面的骰子,每次投掷都必须出现n点,才能赢。输的概率是至少有一次投掷不是n点。我们可以通过快速幂和模逆元来高效地计算这个概率。

方法思路

  • 问题分析:输的概率是1减去赢的概率。赢的概率是每次投掷都成功的概率,即(1/n)^m。因此,输的概率为1 - (1/n)^m。
  • 快速幂计算:使用快速幂算法来计算大数的幂取模。
  • 模逆元计算:使用费马小定理来计算模逆元,因为1e9+7是一个质数。
  • 计算步骤
    • 计算n的逆元。
    • 计算逆元的m次幂。
    • 计算输的概率,并调整负数情况。
  • 解决代码

    #include 
    using namespace std;typedef long long ll;const int MOD = 1e9 + 7;ll poww(ll a, ll b, int mod) { ll ans = 1; ll base = a; while (b) { if (b & 1) ans = (ans * base) % mod; base = (base * base) % mod; b >>= 1; } return ans;}ll inv(ll a, int mod) { return poww(a, mod - 2, mod);}int main() { ll t; read(t); for (int _ = 0; _ < t; ++_) { ll n, m; n = read(); m = read(); if (n == 1) { cout << 0 << endl; continue; } ll inv_n = inv(n, MOD); ll inv_pow = poww(inv_n, m, MOD); ll res = (1 - inv_pow + MOD) % MOD; cout << res << endl; }}

    代码解释

  • 快速幂函数poww用于快速计算大数的幂取模,适用于处理大指数问题。
  • 模逆元函数inv使用费马小定理计算模逆元,适用于质数模数。
  • 主函数:读取输入数据,处理每个测试用例,计算逆元和幂,最后输出结果。
  • 特殊情况处理:当n=1时,直接输出0,因为每次投掷都只能得到1点,无法输。
  • 通过这种方法,我们可以高效地计算牛牛输的概率,并在大数情况下快速得到结果。

    转载地址:http://ywzb.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>