여기서 행렬 확률 문제를 살펴보겠습니다. 직사각형 행렬이 있습니다. 현재 셀에서 동일한 확률로 네 방향으로 이동할 수 있습니다. 네 방향은 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래입니다. 우리는 M[i,j] 위치에서 시작하여 N번 이동한 후의 확률을 계산하려고 합니다.
여기서 DFS 관련 작업을 해보겠습니다. 우리는 현재 방에서 시작하여 가능한 4개의 방을 재귀적으로 탐색할 것입니다. 그런 다음 한 단계 덜 걸릴 확률을 계산합니다. 네 방향의 확률은 동일하므로 각 방향은 전체 확률의 0.25를 차지합니다. 행렬 경계를 넘으면 0을 반환하고 N개의 이동이 완료되면 1을 반환합니다. 이 아이디어를 얻기 위해 알고리즘을 살펴보겠습니다.
Begin if x,y is not in matrix boundary m, n, then return 0 if N is 0 , then return 1 prob := 0 prob := prob + matProb(m, n, x-1, y, N-1) * 0.25 prob := prob + matProb(m, n, x+1, y, N-1) * 0.25 prob := prob + matProb(m, n, x, y+1, N-1) * 0.25 prob := prob + matProb(m, n, x, y-1, N-1) * 0.25 return prob End
#include<iostream> using namespace std; bool isSafe(int x, int y, int m, int n) { //function to check whether (x,y) is in matrix or not if(x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n){ return true; } return false; } double matProb(int m, int n, int x, int y, int N) { if (!isSafe(x, y, m, n)) //if coundary is crossed return 0.0; if (N == 0) //when N is 0, or N is completed, return 1 return 1.0; double probability = 0.0; probability += matProb(m, n, x - 1, y, N - 1) * 0.25; //move left probability += matProb(m, n, x, y + 1, N - 1) * 0.25; //move up probability += matProb(m, n, x + 1, y, N - 1) * 0.25; //move right probability += matProb(m, n, x, y - 1, N - 1) * 0.25; //move down return probability; } int main() { int m = 7, n = 8; int x = 1, y = 1; int N = 4; cout << "Matrix Probability is " << matProb(m, n, x, y, N); }
Matrix Probability is 0.664062
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