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为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来计算Roy抢取银行时的最大收益，同时确保逃脱的概率不超过给定的阈值。这个问题类似于0-1背包问题，但带有概率约束。因此，我们需要使用动态规划来解决这个问题。

方法思路

解决代码

def main():    import sys    input = sys.stdin.read    data = input().split()    idx = 0    T = int(data[idx])    idx += 1    for _ in range(T):        P = float(data[idx])        N = int(data[idx+1])        idx +=2        v = []        w = []        sumM = 0        for _ in range(N):            M = int(data[idx])            P_b = float(data[idx+1])            v.append(M)            w.append(P_b)            sumM += M            idx +=2                MAX = sumM        dp = [0.0]*(MAX +1)        dp[0] = 1.0        for j in range(MAX +1):            if dp[j] ==0:                continue            for i in range(j, -1, -1):                if i ==j:                    idx_j = j + v[i]                    if idx_j > MAX:                        continue                    prob = dp[i] * (1 - w[i])                    if prob > dp[idx_j]:                        dp[idx_j] = prob                for i in range(MAX, -1, -1):            if dp[i] <= P and dp[i] >=0:                print(i)                break    if __name__ == "__main__":    main()

代码解释

• 输入处理：读取输入数据并解析。每个测试用例包含一个阈值P和N个银行的信息。
• 动态规划数组初始化：初始化dp数组，其中dp[0] = 1.0表示没有抢取任何银行时的成功概率。其他位置初始化为0。
• 状态转移：对于每个银行，更新dp数组。从当前最大金额向下遍历，计算抢取该银行后的概率更新。
• 查找最大值：从最大金额开始向下查找，找到第一个满足dp[i] <= P的值，这就是 Roy可以得到的最大金额。

这种方法确保了我们能计算出在不超过给定概率约束下，Roy能获取的最大金额。

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