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| 题目 掷骰子
掷n个不同面数的骰子，以最大点数为结果，求点数的期望。
一共有n个骰子
第i个骰子面数为ni，点数为[1,ni]，每个面的概率相同
同时掷这n个骰子，所有骰子中的最大点数为最终点数
求骰子投出的期望值
| examlple1
输入
2
2 2输出
1.75| examlple2
输入
4
1 2 3 4输出
2.875| 分析：
这道题目主要考察的知识点为动态规划
动态规划主要就是要找准它的转移方程和base case以及目标
首先把所有骰子的输入放入xi数组中并且进行排序（倒序 从大到小）
然后建立两个列表
一个是res 存放最终的结果
一个是current 存放遍历到当前骰子的结果
1.先拿出第一个骰子 计算第一个骰子中发生每一个可能点数的概率并存入res和current中 【规定起始状态】
2.开始遍历每一个骰子 我们把当前的骰子记作P
首先先是计算P这个骰子每一面会发生的概率 就是1/P
P这个骰子在转的时候 假设最后所有骰子的点数为Q
A .之前的骰子都是＜Q P这个骰子投出了Q
B .之前的骰子刚好出现Q P这个骰子没投注Q
C .之前的骰子出现Q * 这个骰子投出了Q
3.最后把每个点数 * 概率 求出期望值
举个例子,，方便大家理解
假设现在有三个骰子
分别为2 3 4 存入X中
先将X排倒序 X=【4，3，2】
说明最多有四种情况 1，2，3，4
然后一开始初始化的时候是选择骰子面数最多的4
此时res=[0,1/4,1/4,1/4,1/4]
current=[0,1/4,1/4,1/4,1/4]
然后从第二个骰子开始遍历到第N个骰子
现在第二个骰子是3
投出1，2，3的概率都是1/3
基于第一个骰子的基础上 投出第二个骰子
那么最后结果为X的可能性由以下三个方面组成
1.之前的骰子投出的结果<X的概率 乘以 当前骰子投出X的概率
a=sum(res[:j])(1/xi[i])
（之前出现1，2，3，...,X-1的概率 当前出现X的概率）
2.之前骰子投出结果=X的概率 乘以 当前骰子投出<X的概率
b=res[j]((j-1)/xi[i]
(之前恰好是X 当前出现1，2，3，...,X-1的概率)
3.之前骰子投出X 乘以 当前骰子投出X的概率
c=res[j]*(1/xi[i])
（之前恰好是X 且当前也是X）
把三种情况的概率相加a+b+c赋值给current[i] 然后用current更新res即可
| 总结
1n=int(input())
2xi=list(map(int,input().split()))
3xi.sort(reverse=True)
4res=[0]
5current=[0]
6for i in range(xi[0]):
7 res.append(1/xi[0])
8 current.append(1/xi[0])
9
10
11for i in range(1,n):
12 for j in range(1,xi[i]+1):
13 print(res)
14 a=sum(res[:j])*(1/xi[i])#之前的骰子投出的结果<X的概率乘以当前骰子投出X的概率
15 b=res[j]*((j-1)/xi[i])#之前骰子投出结果=X的概率乘以当前骰子投出<X的概率
16 c=res[j]*(1/xi[i])#之前骰子投出X 乘以 当前骰子投出X的概率
17 print("a,b,c=",a,b,c)#三者相加为最终点数为j的概率
18 current[j]=a+b+c
19 for i in range(1,xi[i]+1):
20 res[i]=current[i]#更新res
21ac=0
22for i in range(1,len(res)):
23 ac+=i*res[i]#求期望
24print(ac)剑指offer刷题交流群
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