博客
关于我
【Lintcode】266. Expect Distance
阅读量:214 次
发布时间:2019-02-28

本文共 304 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

从山洞A出发,有两条路。一条路走x千米,回到A;另一条路走2千米,到达B。从B出发,也有两条路。一条路走y千米,回到A;另一条路走z千米,到达出口C。我们需要计算从A出发走出C的期望路程。

设E[X]为从A出发走出C的期望路程,E[Y]为从B出发走出C的期望路程。根据条件期望公式,可以建立以下方程:

  • 从A出发:E[X] = 1/2 (x + E[X]) + 1/2 (2 + E[Y])

  • 从B出发:E[Y] = 1/2 (y + E[X]) + 1/2 z

  • 通过解这两个方程,可以得到:

    E[X] = 2x + y + z + 4

    因此,从山洞A出发走出C的期望路程为:

    2x + y + z + 4 千米

    转载地址:http://txcs.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    opencv——最简单的视频读取
    查看>>
    Opencv——模块介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>