概率 DP

例题一：带陷阱的棋盘期望步数

题目描述

有一个长度为 \(n\) 的棋盘，起点在1号格，每次可以掷骰子前进1~6步。如果踩到棋盘上的某些“陷阱格”，就会直接回到起点。问：从起点出发到终点的期望步数。

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1. 状态定义

• \(f[i]\)：从第 \(i\) 格到终点的期望步数

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2. 状态转移

每次可以前进1~6步，每种情况概率 \(\frac{1}{6}\)。
如果 \(i+k\) 是陷阱，就会直接回到1号格，否则就前进到 \(i+k\)。

所以：

\[f[i] = 1 + \frac{1}{6} \sum_{k=1}^{6} \begin{cases} f[1] & \text{如果 } i+k \text{ 是陷阱} \\ f[i+k] & \text{否则} \end{cases} \]

边界条件：\(f[n] = 0\)（到终点不需要再走）

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3. 思路要点

• 需要特殊判断“陷阱”，状态转移会“跳回头”，增加难度。

• 可以用类似前面的方法自底向上递推。

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例题二：青蛙跳格子的概率（带障碍）

题目描述

有一条 \(n\) 格的路，青蛙在1号格，每次等概率跳1~2步。有的格子上有障碍，跳到障碍会死掉（结束）。问：青蛙能活着跳到终点的概率是多少？

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1. 状态定义

• \(f[i]\)：青蛙从第 \(i\) 格活着跳到终点的概率

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2. 状态转移

• 如果 \(i\) 是障碍，\(f[i] = 0\)

• 如果 \(i \geq n\)，\(f[i] = 1\)（终点）

• 否则：\(f[i] = 0.5 \times f[i+1] + 0.5 \times f[i+2]\)

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3. 思路要点

• 障碍格直接判为0。

• 其余状态正常转移。

• 多一步判断条件而已。

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例题三：有保底的抽卡期望

题目描述

某游戏抽卡，单抽出 SSR 概率为 \(p\)，连续抽 \(k\) 次没出，下一次必定出（即“保底”）。问：期望抽到SSR所需的抽卡次数是多少？

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1. 状态定义

• \(f[i]\)：已经连续失败了 \(i\) 次，接下来抽到SSR的期望次数。

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2. 状态转移

• 当 \(i = k\)：保底了，必出，\(f[k] = 1\)

• \(i < k\) 时：

  • 本轮抽中 SSR（概率 \(p\)）：1次结束

  • 没抽中（概率 \(1-p\)）：又多抽一次，失败数 +1，变成 \(f[i+1]\)

\[f[i] = p \cdot 1 + (1-p) \cdot (1 + f[i+1]) \]

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3. 求解方式

可以递推，也可以递归+记忆化。实际写代码时从 \(k\) 往前递推到 0，就是期望所需次数。

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例题四：两人博弈胜利概率

题目描述

两人轮流投硬币，谁先正面朝上谁赢。每次投正面概率 \(p\)。问：第一个人获胜的概率是多少？

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1. 状态定义

• \(f\)：当前轮到你时，你获胜的概率

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2. 状态转移

• 你这轮投到正面，直接赢，概率 \(p\)。

• 没投到，轮到对手，对手也有同样的策略，所以概率是 \(1 - f\)。

\[f = p \cdot 1 + (1-p) \cdot (1 - f) \]

解这个方程即可。

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例题五：随机走格子的期望

题目描述

有一个N*N的棋盘，每一步等概率向上下左右走，不能走出边界。问：从左上角走到右下角的期望步数是多少？

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1. 状态定义

• \(f[x][y]\)：从点 \((x,y)\) 走到终点的期望步数

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2. 状态转移

对于每个方向都要考虑边界条件。

\[f[x][y] = 1 + \frac{1}{d} \sum f[\text{next}(x, y)] \]

其中 \(d\) 是有效方向数。

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总结

常见概率DP考点：

• 期望步数/次数型（带障碍、带保底等）

• 到达终点概率型（路径有生死、博弈等）

• 棋盘型/二维DP

• 动态状态转移、嵌套概率、循环依赖