摘自shadowice1984的blog
這裡想講乙個關於概率題的小技巧，就是關於如何求某個事件發生的概率pp，事實上大家也清楚，除了一些特殊的近似演算法之外，我們在程式中計算概率的方法無非就是加減乘除四則運算而已……而減法和除法又是加法和乘法的逆。
而在概率角度上，應該各位都是知道乘法原理和加法原理的，乘法意味著獨立事件，而加法意味著互斥事件……，另外乙個概率中很常見的等式是所有事件發生的概率和等於1
因此概率上來講，如果剔除掉近似演算法的話，我們其實只有3個方程可以使用(這裡不討論條件概率……)
1.乘法原理
2.加法原理
3.所有概率和等於1
因此我們在求概率的過程本質上就是在做一件事，將這個事件拆分成若干個要麼獨立要麼互斥的事件，然後期間可能需要使用若干次求補事件的轉化……
關於sparksql中的hint
在spark中，結構化查詢可以通過指定查詢提示 hint 來進行優化。查詢提示，即向查詢加入注釋，告訴查詢優化器提供如何優化邏輯計畫，這在查詢優化器無法做出最佳決策時十分有用。spark sql支援coalesce，repartition以及broadcast提示。在分析查詢語句時，所有剩餘的未解析...
概率DP初步
題目簡述 乙個r行c列的格仔，起始點在 1，1 終點在 r，c 每一步可能的走法有 不動 向右走 向下走，每走一步花費兩點魔法值，現給出在每一點三種走法的概率，求走完迷宮時所花魔法值的期望。分析 運用dp演算法的話，首先需要確定乙個合適狀態來描述子問題的情況，很明顯本題的狀態可以定義為dp i j ...
概率dp入門
概率dp主要用於求解期望 概率等題目。轉移方程有時候比較靈活。一般求概率是正推，求期望是逆推。通過題目可以體會到這點。poj2096 collecting bugs include include include include include typedef long long ll using ...