如何用Python计算印章集齐概率,思路是什么
Admin 2022-08-23 群英技术资讯 636 次浏览
#共有n种图案的印章,每种图案的出现概率相同。小A买了m张印章,求小A集齐n种印章的概率。 n,m=map(int,input().split()) dp=[[0 for i in range(n+1)]for j in range(m+1)] for i in range(1,m+1): for j in range(1,n+1): if(j>i): dp[i][j]=0 elif(j==1): dp[i][j]=pow(1/n,i-1) else: dp[i][j]=(dp[i-1][j])*(j*1.0/n)+(dp[i-1][j-1])*((n-j+1)*1.0/n) print('{:.4f}'.format(dp[m][n]))
这个题我开始想的第一个方法是深搜,因为想着每一个都是选择的问题,没一次的选项都一样,但是发现如果每一次搜索的很多的话很费时间,而且去写代码的时候思路也不是很清晰。
后面按照蓝桥杯的提示说是dp(动规),因此换了方法。
首先按照输入n,m,这里是python蓝桥杯中常用的输入方法:
map(int,input().spilt)
这里的map就是映射,将input().spilt切割后的数都用int函数转换为int型。
*重点(别把上面的i和j和下面的i和j看反了):dp数组就是在初始已知的值中去考虑递进的状态
(1)j>i的情况,即当只买了i张,集赞到对应j张的概率,这是不可能的,因为为0。进行以下初始化
if(j>i): dp[i][j]=0
(2)j=1:的情况,即集赞到j的概率,这种情况下,一张就是需要的那张那个就概率为1/n
(3)其他情况,对于买了i张集赞到对应j张的概率=买了i-1张积攒 j 张的概率*(新的一次再一次选中j张中的一张的概率)+买了i-1张积攒 j-1 张的概率*(选中n张目标图中除去不在目标图j数目中的概率)
dp[i][j]=(dp[i-1][j])*(j*1.0/n)+(dp[i-1][j-1])*((n-j+1)*1.0/n)
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
随机整数:>>>importrandom>>>random randint(0,99)21随机选取0到100间的偶数:>>>importrandom>>>random randrange(0,101,2)42随机浮点数
python的两个单元测试包分别是 doctest 和 unittest,这两个包的使用起来各有长处,适用于不同的场景,这篇文章主要介绍了Python单元测试的两种写法,需要的朋友可以参考下
本文主要介绍了django channels使用和配置及实现群聊,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
无论是Linux系统还是Windows系统都有基于文件名实现过滤、查找的功能。但是如果想要查找一些关于某些文件指定内容的文件,好像它们明面上没有这样的功能了。这个时候就可以通过 Python 来实现这样的功能,快跟随小编一起学习一下吧
这篇文章主要为大家介绍了python argparse模块传参用法实例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008