|
长平公众号所给策略是正确的,计算手动所需金币的期望时出了问题,应从自底向上,DP角度考虑
Assumption: 1, 2, 5均匀分布
同时进行了Monte Carlo模拟,代码如下
- set.seed(666)
- B <- 100000
- x <- matrix(0, 15, B)
- for (target in 6:20) {
- for (i in 1:B) {
- s <- sample(c(1, 2, 5), 20, replace = T)
- s <- cumsum(s)
- if (any(target - s == 5)) {
- x[target - 5, i] <- 2
- } else if (any(target - s == 4)) {
- x[target - 5, i] <- 4
- } else if (any(target - s == 3)) {
- x[target - 5, i] <- 4
- } else if (any(target - s == 2)) {
- x[target - 5, i] <- 2
- } else if (any(target - s == 1)) {
- x[target - 5, i] <- 2
- }
- }
- }
- theta <- apply(x, 1, mean)
- se <- apply(x, 1, function(x, B = 100000) {
- sqrt(var(x) / B)
- })
- cbind(target = 6:20,
- theta = round(theta, 3),
- se = round(se, 3))
复制代码 模拟结果:
目标 | 所需金币期望的估计 | 标准误 | 6 | 2.670 | 0.003 | 7 | 2.225 | 0.002 | 8 | 2.963 | 0.003 | 9 | 3.066 | 0.003 | 10 | 2.678 | 0.003 | 11 | 2.804 | 0.003 | 12 | 2.569 | 0.003 | 13 | 2.772 | 0.003 | 14 | 2.801 | 0.003 | 15 | 2.750 | 0.003 | 16 | 2.785 | 0.003 | 17 | 2.698 | 0.003 | 18 | 2.754 | 0.003 | 19 | 2.748 | 0.003 | 20 | 2.760 | 0.003 |
实验结果与理论相符
总结:手动草船在比较长期处于的阶段(目标17万及以上)平均所需金币约为2.75,每100次发船比自动省225金
|
本帖子中包含更多资源
您需要 才可以下载或查看,没有帐号? 注册
|