Ici, nous verrons un problème de probabilité matricielle. Nous avons une matrice rectangulaire. Nous pouvons nous déplacer dans quatre directions à partir de la cellule actuelle avec une probabilité égale. Les quatre directions sont gauche, droite, haut et bas. Nous voulons calculer la probabilité après N mouvements à partir de la position M[i,j].
Ici, nous allons faire certaines choses liées à DFS. Nous allons parcourir récursivement les quatre salles possibles en partant de la salle actuelle. Ensuite, nous calculons la probabilité de faire un pas de moins. Puisque les quatre directions ont des probabilités égales, chaque direction contribuera à hauteur de 0,25 à la probabilité totale. Nous renverrons 0 si une frontière matricielle est franchie et 1 lorsque N mouvements sont effectués. Regardons l'algorithme pour avoir cette idée.
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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