文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (42)-- 算法导论5.4 6题

六、假设将n个球投人 n 个箱子里,其中每次投球独立,并且每个球等可能落入任何箱子。空箱子的数目期望是多少?正好有一个球的箱子的数目期望是多少?

文心一言:

这是一个典型的概率问题。首先,我们可以通过简单的计算来理解问题的背景。假设我们有n个球和n个箱子,每个球被投人到箱子里的概率是相等的,即每个箱子有1/n的概率被选中。

现在我们来回答问题。

1.空箱子的数目期望是多少?

我们可以用全概率公式来解决这个问题。首先,考虑只有一个球的情况。在这种情况下,我们可以得到n个箱子中的一个,因此空箱子的期望是n-1。接下来,考虑有两个球的情况。在这种情况下,我们可以得到2个箱子中的一个,因此空箱子的期望是n-2。以此类推,在有k个球的情况下,空箱子的期望是n-k。

因此,空箱子的数目期望为:

n-1 + n-2 + … + n-n = n(n-1)/2

2.正好有一个球的箱子的数目期望是多少?

我们可以使用与上述相同的方法来解决这个问题。在只有一个球的情况下,正好有一个球的箱子的期望是1。在有两个球的情况下,正好有一个球的箱子的期望是2。以此类推,在有k个球的情况下,正好有一个球的箱子的期望是k。

因此,正好有一个球的箱子的数目期望为:

1 + 2 + … + n = n(n+1)/2 - 1

注意,这个期望值是n的二次函数,因此随着n的增加,这个期望值也会迅速增加。

在这里插入图片描述

讯飞星火:

我们可以使用期望的定义来解决这个问题。设 X i X_i Xi表示投入一个球到第 i i i个箱子里时,正好有一个球的箱子的数目。那么,我们可以得到以下方程:

P ( X i = 1 ) = n − i n P(X_i=1)=\frac{n-i}{n} P(Xi=1)=nni

其中, i = 1 , 2 , ⋯ , n i=1,2,\cdots,n i=1,2,,n.现在我们需要计算空箱子的数目期望和正好有一个球的箱子的数目期望。

空箱子的数目期望:

Υ \Upsilon Υ 表示投入n个球后,空箱子的数目。那么,我们可以得到以下方程:

P ( Υ = k ) = C n − 1 k − 1 ⋅ 1 n n − k P(\Upsilon =k)=C_{n-1}^{k-1}\cdot\frac{1}{n^{n-k}} P(Υ=k)=Cn1k1nnk1

其中, k = 0 , 1 , 2 , ⋯ , n − 1 k=0,1,2,\cdots,n-1 k=0,1,2,,n1.我们需要计算 Υ \Upsilon Υ 的期望值:

$\begin{align*}E(\Upsilon )&=\sum_{k=0}^{n-1}k\cdot P(\Upsilon =k)\ &=0\cdot C_{n-1}0\cdot\frac{1}{n{n}}+\frac{1}{n}\cdot C_{n-1}1\cdot\frac{1}{n{n-1}}+\cdots+\frac{n-1}{n}\cdot C_{n-1}{n-1}\cdot\frac{1}{n{0}}\ &=\frac{1}{n}\cdot\sum_{k=1}{n-1}C_{n-1}k\cdot\frac{1}{n^{n-k}}\ &=\frac{1}{n}\cdot 2^{n-1}\end{align*}

所以,空箱子的数目期望是 2 n − 1 n \frac{2^{n-1}}{n} n2n1.

正好有一个球的箱子的数目期望:

设Z表示投入n个球后,正好有一个球的箱子的数目。那么,我们可以得到以下方程:

P ( Z = k ) = 1 n ⋅ C n − 1 k − 1 ⋅ 1 n n − k P(Z=k)=\frac{1}{n}\cdot C_{n-1}^{k-1}\cdot\frac{1}{n^{n-k}} P(Z=k)=n1Cn1k1nnk1

其中, k = 1 , 2 , ⋯ , n k=1,2,\cdots,n k=1,2,,n.我们需要计算Z的期望值:

$\begin{align*}E(Z)&=\sum_{k=1}^{n}k\cdot P(Z=k)\ &=0\cdot \frac{1}{n}\cdot C_{n-1}^0\cdot \frac{1}{{n}^{n}}+\frac{1}{n}\cdot C_{n-1}^1\cdot \frac{1}{{nn-1}}+\cdots +\frac{n-1}{n}\cdot C_{n-1}^{n-1}\cdot \frac{1}{{nn}}\ &=\frac{1}{n}\cdot \sum_{k=1}{n-1}C_{n-1}k\cdot \frac{1}{{nn-k}}\ &=\frac{1}{n}\cdot 2^{n-2}+\frac{2}{n}\ &=\frac{\pi^2+4}{3} \end{align*}

在这里插入图片描述

华为盘古:

在这里插入图片描述

360智脑:

题目描述:

假设将n个球投入n个盒子中,每次投掷独立且相等概率地落入任何一个盒子。求空心盒子的数量期望值和恰好有一个球的盒子数量期望值。

解题思路:

空心盒子的期望数量即为所有盒子数量的期望值减去有球盒子的数量期望值。而恰好有一个球的盒子数量的期望即为所有盒子数量期望值减去没有球的盒子数量期望值。

解题步骤如下:

1.空心盒子的期望数量等于总盒子数乘以空心盒子比例。

2.恰好有一个球的盒子数量的期望等于总盒子数乘以一个球盒子的比例。

3.根据期望值的定义,计算空心盒子的期望数量和恰好有一个球的盒子数量的期望即可。

在这里插入图片描述

chatglm:

对于第一个问题,我们可以使用条件概率来解决这个问题。设 E1 表示空箱子的数目,E2 表示正好有一个球的箱子的数目。

根据题意,每次投球独立,每个球等可能落入任何箱子,因此,对于每个箱子,成功落入的概率为 1/n,失败落入的概率为 1-1/n。

我们的目标是计算 E1 和 E2 的期望值。由于 P(E1)=P(E1|成功落入箱子)×成功落入箱子的概率+P(E1|失败落入箱子)×失败落入箱子的概率,P(E2)=P(E2|成功落入箱子)×成功落入箱子的概率-P(E2|失败落入箱子)×失败落入箱子的概率。

我们可以将上述两个方程联立起来,解得 E1 和 E2 的期望值。

具体地,我们可以列出所有可能的情况,并计算对应的期望值,如下所示:

  • 空箱子的期望值为 E 1 = n ( 1 / n ) n E1=n(1/n)^n E1=n(1/n)n

  • 正好有一个球的箱子的期望值为 E 2 = n ( 1 − 1 / n ) n E2=n(1-1/n)^n E2=n(11/n)n

因此,空箱子的数目期望是 n ( 1 / n ) n n(1/n)^n n(1/n)n,正好有一个球的箱子的数目期望是 n ( 1 − 1 / n ) n n(1-1/n)^n n(11/n)n

对于第二个问题,我们可以使用类似的方法来计算。设 E3 表示只有一个球的箱子的数目,E4 表示有两个或两个以上的球的箱子的数目。

根据题意,每次投球独立,每个球等可能落入任何箱子,因此,对于每个箱子,成功落入的概率为 1/n,失败落入的概率为 1 − 1 / n 1-1/n 11/n

我们的目标是计算 E3 和 E4 的期望值。由于 P(E3)=P(E3|成功落入箱子)×成功落入箱子的概率+P(E3|失败落入箱子)×失败落入箱子的概率,P(E4)=P(E4|成功落入箱子)×成功落入箱子的概率-P(E4|失败落入箱子)×失败落入箱子的概率。

我们可以将上述两个方程联立起来,解得 E3 和 E4 的期望值。

具体地,我们可以列出所有可能的情况,并计算对应的期望值,如下所示:

  • 只有一个球的箱子的期望值为 $E3=n(1/n)^n $

  • 有两个或两个以上的球的箱子的期望值为 E 4 = n ( 1 − 1 / n ) n E4=n(1-1/n)^n E4=n(11/n)n

因此,只有一个球的箱子的数目期望是 n ( 1 / n ) n n(1/n)^n n(1/n)n,有两个或两个以上的球的箱子的数目期望是 n ( 1 − 1 / n ) n n(1-1/n)^n n(11/n)n

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

chatgpt:

假设将 n n n 个球投入 n n n 个箱子中,则每个球的落箱是相互独立的,并且每个箱子被任意一个球落入的概率均为 1 / n 1/n 1/n

因此,可以用二项分布模型来描述一个箱子的空与非空情况,设 X X X 为箱子是否为空,根据概率的加法公式,则 P ( X = 0 ) + P ( X = 1 ) = 1 P(X=0)+P(X=1) = 1 P(X=0)+P(X=1)=1,同时,由二项分布的期望公式可知:

E ( X ) = n p E(X) = np E(X)=np

V a r ( X ) = n p ( 1 − p ) Var(X) = np(1-p) Var(X)=np(1p)

其中, p p p 为每个球落入该箱子的概率,即 1 / n 1/n 1/n

根据上述公式,得到 P ( X = 0 ) = ( 1 − 1 / n ) n P(X=0) = (1-1/n)^n P(X=0)=(11/n)n,表示箱子不为空的概率。

因此,箱子为空的概率为: P ( X = 1 ) = 1 − P ( X = 0 ) = 1 − ( 1 − 1 / n ) n P(X=1)=1-P(X=0)=1-(1-1/n)^n P(X=1)=1P(X=0)=1(11/n)n

箱子正好有一个球的概率等于有且仅有一个球的箱子数目期望,可以通过计算任意两个球都不能落到同一个箱子的概率来求解。第一个球落入任意箱子的概率为 1 1 1,第二个球不能落入第一个球所在的箱子,即有 ( n − 1 ) / n (n-1)/n (n1)/n 的概率不落入第一个球所在的箱子,以此类推,得到第 k k k 个球不能落入前 k − 1 k-1 k1 个球所在的箱子的概率为 ( n − k + 1 ) / n (n-k+1)/n (nk+1)/n。因此,任意两个球都不能落到同一个箱子的概率为:

P = 1 × ( 1 − 1 / n ) × ( 1 − 2 / n ) × . . . × ( 1 − ( n − 1 ) / n ) = n ! n n P = 1×(1-1/n)×(1-2/n)×...×(1-(n-1)/n) = \dfrac{n!}{n^n} P=1×(11/n)×(12/n)×...×(1(n1)/n)=nnn!

因此,箱子正好有一个球的期望数目为:

E = n p ⋅ P = n ! n n − 1 E= np \cdot P = \dfrac{n!}{n^{n-1}} E=npP=nn1n!

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/41005.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (56)-- 算法导论6.3 2题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (56)-- 算法导论6.3 2题 对于 BUILD-MAX-HEAP 中第 2行的循环控制变量 i 来说,为什么我们要求它是从A.length/2到1递减,而不是从1到A.length/2递增呢? 文心一言: 在 BUILD-MAX-HE…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (54)-- 算法导论6.2 6题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (53)-- 算法导论6.2 5题 六、证明:对一个大小为 n的堆,MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 Ω(Ign)。(提示对于n个结点的堆,可以通过对每个结点设定恰当的值,使得从根结点到叶结点路径…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (63)-- 算法导论6.5 2题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (63)-- 算法导论6.5 2题 二、试说明 MAX-HEAP-INSERT(A,10)在堆A(15,13,9,5,12,8,7,4,0,6&#xf…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (43)-- 算法导论5.4 7题

七、为使特征序列长度的下界变得更精确,请说明在 n 次硬币的公平抛掷中,不出现比Ign - 2lglgn 更长的连续正面特征序列的概率小于 1/n。 文心一言: 在 n 次硬币的公平抛掷中,每个硬币正、反面朝上的概率均为 1/2。让我们考虑一个…

商汤AI象棋机器人到底谁在买?北大象棋大师已签收

金磊 衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 郭晶晶家的象棋家教——没错,就是商汤AI象棋机器人“元萝卜”(SenseRobot),近日正式现货发售。 从近2个月前开始预售的那刻起,各种讨论就萦绕在它周围: AI象棋…

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、自然语言处理与智能 自然语言处理技术是智能客服应用的基础,在自然语言处理过程中,首先需要进行分词处理,这个过程通常基于统计学理论,分词的精细化可以提升智能客服的语…

Python自动发抖音脚本教程(1:介绍和源码)

如果你很懒,不想自己一步一步的手动操作发抖音。希望自动化一键操作,那么你来这就对了。 本脚本可以模拟人工操作网页,自动发送抖音。不是纯接口的模式哦,如果符合你的期望请继续往后看。 【订阅获取源码,源码在最后】 我们先看效果: 首先我们准备好视频文件和封面。…

GPT-4 插件和插件化的思考

一、前言 最近 ChatGPT 的 Plus 用户在 GPT-4 中新增了插件功能, GPT 在插件的加持下如虎添翼。 那么常用的插件是哪些?插件化是什么?插件化有什么好处?插件化和我们日常开发中哪些设计模式思想一致?GPT 的插件还存在…

苹果汽车售价或低于 10 万美元;微软将开发一站式“超级应用”;Adobe 将销售 AI 生成图片|极客头条...

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈! CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 整理 | 梦依丹 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 一分钟速览新闻点&#…

其他:管理员账户已被禁用

windows常用的命令: winr 运行 netplwiz 点高级--再点高级(进入本地用户和组) winr 运行 services.msc 打开 服务(本地) winr 运行 msconfig 进入系统配置 (一般用户安全模式进入退出) winr 运行 gpedit.msc &…

利用ChatGPT的力量构建数据科学和机器学习项目

学习利用ChatGPT的力量构建数据科学和机器学习项目。欢迎参加课程-ChatGPT for DATA SCIENCE AND MACHINE learning ChatGPT是一个人工智能驱动的对话代理,基于OpenAI开发的GPT 3.5架构。作为一种语言模型,ChatGPT能够理解和生成对各种主题的类似人类的响…

杭州一公司开20万月薪抢AIGC算法工程师;SpaceX「星舰」发射任务失败;华为宣布实现ERP自主可控,突破封锁|极客头条

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈! CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 整理 | 梦依丹 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 一分钟速览新闻点&…

LeetCode股票买卖问题通用解法

问题描述 给定一个数组,它的第 i i i 个元素为一支给定的股票在第 i i i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k k k 笔交易。 注意:你不能同时参与多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。 示例…

为了会做题而学习股票定价

目录 红利收益率。 市盈率。 折现现金流方法(DCF)。 折现红利模型(DDM)。 不变增长率,折现红利模型。 盈利和投资机会。 应用举例。 红利收益率。 市盈率。 折现现金流方法(DCF)。 认为…

【牛客刷题-算法】NC7 买卖股票的最好时机(一)

个人主页:清风莫追 系列专栏:牛客刷题——数据结构与算法 文章目录 1.题目描述2.算法设计思路3.代码实现4.运行结果 1.题目描述 描述 假设你有一个数组prices,长度为n,其中prices[i]是股票在第i天的价格,请根据这个价…

leetcode每日一题·买卖股票问题(Python)

leetcode每日一题买卖股票问题(Python) 买卖股票的最佳时机(股票最大利润) 题目链接 给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。…

【题解】股票买卖

题目描述 最近越来越多的人都投身股市,阿福也有点心动了。谨记着“股市有风险,入市需谨慎”,阿福决定先来研究一下简化版的股票买卖问题。 假设阿福已经准确预测出了某只股票在未来N天的价格,他希望买卖两次,使得获得的…

一道关于股票买卖的算法编程题

前段时间在segmentfault回答了一个关于算法的问题,感觉很有趣,记录下来. 题目是这样的: 给定数组n,包含n天股票的价格price. 一个人一共最多可以买2手股票,但在第一手股票卖出前不能买入第二手股票。如果不买,收益为0.假设每手只买1股。计算…

股票买卖题型 详解

股票买卖题型 买卖股票最佳时机 ​ 第一题贪心算法应该快很多 就 不讲 。 此类问题 思路大致一致 ​ 第二题也可用贪心做 ans max(ans, ansprices[i]-prices[i-1]); 分析: 共有两个属性值 , 未持有 和持有股票 定义 f[ i ] [ 2 ] f[ i ] [ 0 ]表示 第…

【算法题】股票买卖问题解法详解

本解法是股票问题的通用解法,在leetcode上对应以下题: 买卖股票的最佳时机 买卖股票的最佳时机 II 买卖股票的最佳时机 III 买卖股票的最佳时机 IV 买卖股票的最佳时机含手续费 最佳买卖股票时机含冷冻期 下面来说通用解法: 这类问题…