推论?

\(g_{i,j}\) 为从 \(i\)\(j\) 次数的期望
\(f_i\)\(\Sigma_{(k,i)}\) \(g_{k,i}\)
那么

\[ g_{i,j}= \frac{1}{deg_i-1}(f_i-g_{j,i})\\\ g_{j,i}= \frac{1}{deg_j-1}(f_j-g_{i,j})\\ g_{i,j}= \frac{1}{deg_i-1}[f_i-\frac{1}{deg_j-1}(f_j-g_{i,j})]\\\ (deg_i-1)(deg_j-1)g_{i,j}=(deg_j-1)f_i-f_j+g_{i,j}\\\ g_{i,j}=\frac{(deg_j-1)f_i-f_j}{deg_ideg_j-deg_i-deg_j} \]

利用 \(f_j 和 g_{i,j}\) 的关系把 \(f_i\) 高斯消元出来
再推广到 \(g_{i,j}\) 上统计答案
P3232 [HNOI2013] 游走 操作类似?

posted @ 2023-10-04 19:25  2020ljh  阅读(23)  评论(0)    收藏  举报