結果
問題 | No.174 カードゲーム(Hard) |
ユーザー | nohtaray |
提出日時 | 2019-06-15 00:48:12 |
言語 | Python3 (3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0) |
結果 |
RE
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実行時間 | - |
コード長 | 2,464 bytes |
コンパイル時間 | 97 ms |
コンパイル使用メモリ | 12,928 KB |
実行使用メモリ | 11,648 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-04-27 15:08:31 |
合計ジャッジ時間 | 1,674 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge1 / judge5 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
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ソースコード
import bisect import os from collections import Counter, deque from fractions import gcd from functools import lru_cache from functools import reduce import functools import heapq import itertools import math import numpy as np import re import sys if os.getenv("LOCAL"): sys.stdin = open("_in.txt", "r") sys.setrecursionlimit(2147483647) INF = float("inf") N, PA, PB = sys.stdin.readline().rstrip().split() A = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) B = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) N = int(N) PA = float(PA) PB = float(PB) A.sort() B.sort() def probabilities(cards, first_p): """ :param list of int cards: :param float first_p: 最初のカードを選ぶ確率 :return: """ cards.sort() # ret[i][j]: i 試合目で cards[j] を出す確率 ret = np.zeros((N, N)) # dp[bit]: 持ってるカードが bit になる確率 # 左から i 番目のビットが立ってたら cards[i] が手持ちにある # dp する過程で ret を計算する dp = np.zeros(1 << N) # 初期 dp[(1 << N) - 1] = 1 states = np.array([(1 << N) - 1]) for step in range(N): nexts = np.zeros(1 << N, dtype=bool) last = step == N - 1 for b in range(N): mask = 1 << b # mask が立ってるやつ sts = states[np.where(np.bitwise_and(states, mask))] # mask 以下が全部ゼロ == mask の桁が一番下 firsts_i = np.bitwise_and(sts, mask - 1) == 0 # つぎ next_sts = np.bitwise_xor(sts, mask) nexts[next_sts] = 1 if last: p = dp[sts] dp[next_sts] += p ret[step][b] += p else: p1 = dp[sts[firsts_i]] * first_p dp[next_sts[firsts_i]] += p1 p2 = dp[sts[~firsts_i]] * (1 - first_p) / (N - step - 1) dp[next_sts[~firsts_i]] += p2 ret[step][b] += sum(p1) + sum(p2) states = np.arange(0, 1 << N)[nexts] return ret np.set_printoptions(suppress=True) AP = probabilities(cards=A, first_p=PA) BP = probabilities(cards=B, first_p=PB) A = np.array(A) B = np.array(B) Ai, Bi = list(zip(*itertools.product(range(N), repeat=2))) Ai = np.array(Ai) Bi = np.array(Bi) ai = Ai[A[Ai] > B[Bi]] bi = Bi[A[Ai] > B[Bi]] ans = 0 for step in range(N): ans += sum((A[ai] + B[bi]) * AP[step][ai] * BP[step][bi]) print(ans)