Python實(shí)現(xiàn)印章代碼的算法解析
1.題目
2.代碼
#共有n種圖案的印章，每種圖案的出現(xiàn)概率相同。小A買(mǎi)了m張印章，求小A集齊n種印章的概率。
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]))3.代碼解析
這個(gè)題我開(kāi)始想的第一個(gè)方法是深搜，因?yàn)橄胫恳粋€(gè)都是選擇的問(wèn)題，沒(méi)一次的選項(xiàng)都一樣，但是發(fā)現(xiàn)如果每一次搜索的很多的話很費(fèi)時(shí)間，而且去寫(xiě)代碼的時(shí)候思路也不是很清晰。
后面按照藍(lán)橋杯的提示說(shuō)是dp（動(dòng)規(guī)），因此換了方法。
首先按照輸入n,m,這里是python藍(lán)橋杯中常用的輸入方法:
map(int,input().spilt)
這里的map就是映射，將input().spilt切割后的數(shù)都用int函數(shù)轉(zhuǎn)換為int型。
*重點(diǎn)（別把上面的i和j和下面的i和j看反了）：dp數(shù)組就是在初始已知的值中去考慮遞進(jìn)的狀態(tài)
（1）j>i的情況，即當(dāng)只買(mǎi)了i張，集贊到對(duì)應(yīng)j張的概率，這是不可能的，因?yàn)闉?。進(jìn)行以下初始化
if(j>i):
dp[i][j]=0（2）j=1:的情況，即集贊到j(luò)的概率，這種情況下，一張就是需要的那張那個(gè)就概率為1/n
（3）其他情況，對(duì)于買(mǎi)了i張集贊到對(duì)應(yīng)j張的概率=買(mǎi)了i-1張積攢 j 張的概率*（新的一次再一次選中j張中的一張的概率）+買(mǎi)了i-1張積攢 j-1 張的概率*（選中n張目標(biāo)圖中除去不在目標(biāo)圖j數(shù)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)
以上就是Python印章代碼實(shí)現(xiàn)算法解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python印章代碼算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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