y*u
2 楼
不哭 吻你 加油
f*n
3 楼
sigh
.面筋呢?
.面筋呢?
z*o
4 楼
给你个快拒也有好处,
比默剧或者拖你几个礼拜强
比默剧或者拖你几个礼拜强
l*m
9 楼
这不是martingale吗?payoff是last last round payoff。
l*m
10 楼
这不是bionimal distribution 吗?每次都是independent的。expected payoff 应该
是 21/6。 有没有人评论一下啊?
是 21/6。 有没有人评论一下啊?
R*4
16 楼
这个是德国坦克的问题
编号和出现概率是一样的。
6号坦克,就生产了6辆坦克。
骰子最大值是6,所以6次,就可以有6个值。 这是最优的情况。
编号和出现概率是一样的。
6号坦克,就生产了6辆坦克。
骰子最大值是6,所以6次,就可以有6个值。 这是最优的情况。
C*A
23 楼
周一面的citadel
今天收到据信
晚上吃个大盘鸡继续刷题
今天收到据信
晚上吃个大盘鸡继续刷题
y*u
24 楼
不哭 吻你 加油
f*n
25 楼
sigh
.面筋呢?
.面筋呢?
z*o
26 楼
给你个快拒也有好处,
比默剧或者拖你几个礼拜强
比默剧或者拖你几个礼拜强
l*m
31 楼
这不是martingale吗?payoff是last last round payoff。
l*m
32 楼
这不是bionimal distribution 吗?每次都是independent的。expected payoff 应该
是 21/6。 有没有人评论一下啊?
是 21/6。 有没有人评论一下啊?
R*4
38 楼
这个是德国坦克的问题
编号和出现概率是一样的。
6号坦克,就生产了6辆坦克。
骰子最大值是6,所以6次,就可以有6个值。 这是最优的情况。
编号和出现概率是一样的。
6号坦克,就生产了6辆坦克。
骰子最大值是6,所以6次,就可以有6个值。 这是最优的情况。
z*n
46 楼
没看懂题目,是说要最后一次的数字最大化么?那就一直扔扔到出6不就行了。。。是
我理解错了还是这题就这么简单。。
期望也很好算啊:
50次都不出6的几率是p=(5/6)^50 ,出6的几率是1-p,所以期望~= 6.
准确数值:50次都不出6的情况下,出1 2 3 4 5的概率相同,所以出现的数字期望就是
中间的3
最终结果 3p + 6(1-p) = 6-3p ~= 5.9997吧。
我理解错了还是这题就这么简单。。
期望也很好算啊:
50次都不出6的几率是p=(5/6)^50 ,出6的几率是1-p,所以期望~= 6.
准确数值:50次都不出6的情况下,出1 2 3 4 5的概率相同,所以出现的数字期望就是
中间的3
最终结果 3p + 6(1-p) = 6-3p ~= 5.9997吧。
u*a
47 楼
假设你已经在扔了,而且你之前扔出来的最大的数字是2,后面还剩1次机会,你是停止
还是继续扔?当然是继续扔,因为剩下的1次你的期望是3.5 (21/6);
如果你之前扔出来的最大数字是5,后面还有1次,你的最优策略肯定是停止不扔。
所以你的整体策略就是,如果你未来预期的期望值大于当前你的payoff值,就继续扔,
反之就停止。
如何算未来的预期?假设还有n次可扔,每次都不扔6的概率是(5/6)^n,或者说扔出最
大值是6的概率是 1-(5/6)^n,类推
最大值是5的概率:(5/6)^n - (4/6)^n
最大值是4的概率:(4/6)^n - (3/6)^n
最大值是3的概率:(3/6)^n - (2/6)^n
最大值是2的概率:(2/6)^n - (1/6)^n
最大值是1的概率:(1/6)^n
具体的期望就是个加权平均
欢迎探讨
还是继续扔?当然是继续扔,因为剩下的1次你的期望是3.5 (21/6);
如果你之前扔出来的最大数字是5,后面还有1次,你的最优策略肯定是停止不扔。
所以你的整体策略就是,如果你未来预期的期望值大于当前你的payoff值,就继续扔,
反之就停止。
如何算未来的预期?假设还有n次可扔,每次都不扔6的概率是(5/6)^n,或者说扔出最
大值是6的概率是 1-(5/6)^n,类推
最大值是5的概率:(5/6)^n - (4/6)^n
最大值是4的概率:(4/6)^n - (3/6)^n
最大值是3的概率:(3/6)^n - (2/6)^n
最大值是2的概率:(2/6)^n - (1/6)^n
最大值是1的概率:(1/6)^n
具体的期望就是个加权平均
欢迎探讨
C*A
49 楼
5.99976
代码如下:
// Optimal toss
double nToss(int n){
switch (n) {
case 1:
return 3.5;
break;
case 2:
return 4.25;
break;
case 3:
return 14/3.0;
break;
case 4:
return 89/18.0;
break;
case 5:
return 277/54.0;
break;
}
vector dp{277/54.0, 0};
for(int i = 5; i < n; ++i){
dp[i%2] = dp[(i-1)%2] * 5 / 6.0 + 1;
}
return dp[1];
}
【在 z*********n 的大作中提到】
: 没看懂题目,是说要最后一次的数字最大化么?那就一直扔扔到出6不就行了。。。是
: 我理解错了还是这题就这么简单。。
: 期望也很好算啊:
: 50次都不出6的几率是p=(5/6)^50 ,出6的几率是1-p,所以期望~= 6.
: 准确数值:50次都不出6的情况下,出1 2 3 4 5的概率相同,所以出现的数字期望就是
: 中间的3
: 最终结果 3p + 6(1-p) = 6-3p ~= 5.9997吧。
代码如下:
// Optimal toss
double nToss(int n){
switch (n) {
case 1:
return 3.5;
break;
case 2:
return 4.25;
break;
case 3:
return 14/3.0;
break;
case 4:
return 89/18.0;
break;
case 5:
return 277/54.0;
break;
}
vector
for(int i = 5; i < n; ++i){
dp[i%2] = dp[(i-1)%2] * 5 / 6.0 + 1;
}
return dp[1];
}
【在 z*********n 的大作中提到】
: 没看懂题目,是说要最后一次的数字最大化么?那就一直扔扔到出6不就行了。。。是
: 我理解错了还是这题就这么简单。。
: 期望也很好算啊:
: 50次都不出6的几率是p=(5/6)^50 ,出6的几率是1-p,所以期望~= 6.
: 准确数值:50次都不出6的情况下,出1 2 3 4 5的概率相同,所以出现的数字期望就是
: 中间的3
: 最终结果 3p + 6(1-p) = 6-3p ~= 5.9997吧。
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