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编程问答

抛硬币 直到连续出现两次字为止

發布時間:2025/4/14 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 抛硬币 直到连续出现两次字为止 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

題目:

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  • 假設有一個硬幣,拋出字(背面)和花(正面)的概率都是0.5,而且每次拋硬幣與前次結果無關。現在做一個游戲,連續地拋這個硬幣,直到連續出現兩次字為止,問平均要拋多少次才能結束游戲?注意,一旦連續拋出兩個“字”向上游戲就結束了,不用繼續拋。??

  • 上面這個題目我第一次見到是在pongba的TopLanguage的一次討論上,提出問題的人為Shuo Chen,當時我給出了一個解法,自認為已經相當簡單了,先來考慮一下拋硬幣的過程:首先先拋一枚硬幣,如果是花,那么需要重頭開始;如果是字,那么再拋一枚硬幣,新拋的這枚如果也是字,則游戲結束,如果是花,那么又需要重頭開始。根據這個過程,設拋硬幣的期望次數為T,可以得到關系

      T = 1 + 0.5T + 0.5( 1 + 0.5 * 0 + 0.5T)

    解方程可得到 T = 6. 由于上面這個方法只能得到期望,而無法得到方差以及具體某個事件的概率,后來我又仔細分析了一下,推出了概率生成函數為(推導的過程暫時略過,后面你會看到一個更一般、更簡單的推導)

      

    于是可以算出方差 V = G''(1) + G'(1) - G'(1)^2 = 22。將G(z)根據Rational Expansion Theorem [CMath 7.3]展開,可以得到需要拋n次硬幣的概率為

      

    其中Fn是Fibonacci數列的第n項。到這里,我覺得這個問題似乎已經完全解決了,直到昨天看到Matrix67的牛B帖。在此帖中Matrix67大牛用他那神一般的數學直覺一下將需要連續拋出n個字的一般情形給解決了,而且得出的結果相當簡潔:Tn = 2^(n+1) - 2,其中Tn為首次出現連續的n個字的期望投擲數。這也給了我一些啟發,我試著將上面的過程進行推廣,居然得到一個簡單得出人意料的解法(甚至比上面n=2的推導過程還簡單)。這個解法的關鍵在于下面這個遞推關系

      Tn = Tn-1 + 1 + 0.5 * Tn

    也即是有?Tn = 2 * Tn-1 + 2。由于 T1 = 2,因此可以得到?Tn = 2^(n+1) – 2。上面的遞推關系是怎么來的呢,一個直觀的理解是這樣的:首先先拋擲Tn-1次,得到連續的n-1個字,然后再拋一次,若是字,則游戲結束;否則需要重頭開始,也就是說又需要 Tn 次。

    期望投擲次數已經得出來了,但是我們還想知道方差、恰好需要投擲 m 次的概率等其它一些更具體的性質。為了方便理解概率的分布情況,我先用程序生成了一個概率表如下所示。在下表中,第n行、第m列的元素為 Pnm,表示首次出現連續n個字的投擲數為m的概率。

    1/2 1/4 1/8 1/16 1/32 1/64 1/128 1/256 1/512 1/1024
    0 1/4 1/8 2/16 3/32 5/64 8/128 13/256 21/512 34/1024
    0 0 1/8 1/16 2/32 4/64 7/128 13/256 24/512 44/1024
    0 0 0 1/16 1/32 2/64 4/128 8/256 15/512 29/1024
    0 0 0 0 1/32 1/64 2/128 4/256 8/512 16/1024

    仔細觀察上表,你發現什么有趣的性質沒?如果忽略掉分母的話,那么第n行恰好是一個n階Fibonacci數列。例如可以考查各行的最后一列,有

    第一行:1 = 1

    第二行:34 = 21 + 13

    第三行:44 = 24 + 13 + 7

    第四行:29 = 15 + 8 + 4 + 2

    第五行:16 = 8 + 4 + 2 + 1 + 1

    怎么解釋這個現象呢?我們再來仔細考慮一下擲硬幣的過程,為方便在下文中用1表示字,用0表示花,于是我們的目標是要恰好使用m次投擲,得到連續的n個1.

    若第一次的結果為 0,那么剩下的任務就是恰好使用m-1次投擲得到到連續的n個1.

    若前兩次的結果為 10, 那么剩下的任務就是恰好使用m-2次投擲得到到連續的n個1.

    若前三次的結果為 110, 那么剩下的任務就是恰好使用m-3次投擲得到到連續的n個1.

    若前四次的結果為 1110, 那么剩下的任務就是恰好使用m-4次投擲得到到連續的n個1.

    若前n-1次的結果為 1…10(n-2個1), 那么剩下的任務就是恰好使用1次投擲得到到連續的n個1.

    你或許已經看出來了,這里實際上是在枚舉首次出現0的位置。由于首個0出現在位置i的概率為1/2^i,于是得到Pnm的遞推公式

      

    于是根據初始條件:,,我們可以推出所有事件的概率。現在來推一下概率生成函數,設需要得到連續n個1的投擲數的概率生成函數為Gn(z),于是有

      

    根據上面的遞推公式和初始條件,可以得到

      

    于是可解得

      

    分別代入 n = 1 和 n = 2 可以得到

      

      

    以我們前面得到的結果一致,這證明這個概率生成函數的確是正確的。有了生成函數后,我們又多了一種計算期望的方式

      

    而方差也可以非常容易的得到

      

    至此,這個拋硬幣的問題終于應該算是被完全解決了,完。

    題目: 一個骰子,6面,1個面是 1, 2個面是2, 3個面是3, 問平均擲多少次能使1、2、3都至少出現一次。

    方法: 面對面試概率題幾乎屢試不爽的分叉樹遞歸列方程法。

    這是一個求數學期望的問題,最終是求1,2,3出現至少一次的最短長度的期望。

    這樣分叉樹的每個節點是一個期望狀態,而每個分叉是一次投擲結果。將后續期望出現1、2、3各至少一次的情形記作L123(即題目所求),將后續期望出現1、2各至少一次(3無關)情形記作L12,而1至少一次(2,3無關)情形L1,其余數值符號類推,則樹結構如下(列出4級結構已經足夠):

    第一級(樹根) 第二級 第三級 第四級別
    L123 擲1->L23 擲1->L23 同狀態
    ? ? 擲2->L3 根據投擲結果,或繼續期待L3,或已經達到目標
    ? ? 擲3->L2 根據投擲結果,或繼續期待L2,或已經達到目標
    ? 擲2->L13 擲1->L3 根據投擲結果,或繼續期待L3,或已經達到目標
    ? ? 擲2->L13 同狀態
    ? ? 擲3->L1 根據投擲結果,或繼續期待L1,或已經達到目標
    ? 擲3->L12 擲1->L2 根據投擲結果,或繼續期待L2,或已經達到目標
    ? ? 擲2->L1 根據投擲結果,或繼續期待L1,或已經達到目標
    ? ? 擲3->L12 同狀態

    接下來,就是要排出方程,因為一共7個未知數,如果排出7個線性方程就能解決問題。

    這方程組里的未知數對應上述的狀態,而其數值則是一個對長度(投擲次數)的數學期望。

    根據這個樹狀結構和其中的遞歸關系,這個方程組就是:

    L123?= p1?(L23+ 1) +?p2?(L13+1) + p3?(L12?+ 1) = p1?L23?+p2?L13+?p3?L12?+ 1

    (以這個L123為例,解釋,投擲1的概率是p1而由此得到的結果是需要期待后續2和3各至少出現一次,于是長度期望是L23+ 1,加1是因為投擲了一次,亦即即增進一級)

    L23?=?p1?L23?+p2?L3+?p3?L2?+ 1

    L13?=?p1?L3?+p2?L13+?p3?L1?+ 1

    L12?=?p1?L2?+p2?L1+?p3?L12?+ 1

    L1?=p1?+?p2?L1+?p3?L1?+ 1

    (這里實際上是?L1?=p1?·1 + p2?(L1+1) + p3?(L1?+1)?=p2?L1+?p3?L1?+ 1,因為對L1情形,如果投了1就目的達到終止了)

    L2?=p2?+?p1?L2?+??p3?L2?+ 1

    L3?=p3?+?p1?L3?+p2?L3+ 1

    (以上一開始沒注意,多加了懸空的概率項,故計算有誤)

    其中?p1,p2?和?p3分別是擲出1,2和3的概率,即1/6,1/3,1/2。

    于是求解這個方程,得到:

    L1?= 6,?L2?= 3,?L3?= 2

    L12?= 7,?L13?= 13/2,?L23?= 19/56

    L123?=?219/30 = 7.3?259/36 ~= 7.14

    故以上如果沒有計算錯誤,該題結果是,平均擲7.3?約7.14次可出現這些面值各至少一次。



    (轉自:http://www.cnblogs.com/atyuwen/archive/2010/09/12/coin.html)

    問題:

    一個骰子,6面,1個面是 1, 2個面是2, 3個面是3, 問平均擲多少次能使1,2,3都至少出現一次?

    一共有三種方法可以解此問題:概率公式、分叉樹遞歸列方程法、指示器變量法。

    1. 方法一:概率公式

    化為概率的表示是:

    1發生 的概率是1/6,? 2發生的概率是2/6,? 3發生的概率是3/6,求1,2,3至少出現一次的投擲次數的期望。

    思路:

    第一二次肯定不可能出現這種情況
    第x(x?>?2)次三個都出現的情況分三種(x?^?y?表示?x?的?y?次方)

    1:第x次出現?1,那么前面出現的必然是?2?和?3?,且至少出現一次???
    ???出現1的概率為?1?/?6,前面x-1次不出現1的概率為(1?-?1?/?6)?^?(x?-?1),但是其中包含全是?2?和全是?3?的情況,去掉全?2?的概率?(1?/?2)?^?(x?-?1),全部為3的概率(1?/?3)?^?(x?-?1),那么情況?1?的概率為?((1?-?1?/?6)?^?(x?-?1)?-?(1?/?2)?^?(x?-?1)?-?(1?/?3)?^?(x?-?1))?*?(1?/?6)

    2:第x次出現2,那么前面出現的必然是?1?和?3?,且至少出現一次
    ???同樣,概率為?((1?-?1?/?3)?^?(x?-?1)?-?(1?/?2)?^?(x?-?1)?-?(1?/?6)?^?(x?-?1))?*?(1?/?3)

    3:第x次出現3,那么前面出現的必然是?1?和?2?,且至少出現一次
    ???同樣,概率為?((1?-?1?/?2)?^?(x?-?1)?-?(1?/?3)?^?(x?-?1)?-?(1?/?6)?^?(x?-?1))?*?(1?/?2)

    p(x)就為上面三種情況的和

    那么,根據期望公式,平均值就等于從x?=?3?到?n(無窮)求(x?*?p(x))的和

    利用錯位相減法計算極限值



    到此可以算出期望為7.3。

    2. 方法二:分叉樹遞歸列方程法

    方法: 面對面試概率題幾乎屢試不爽的分叉樹遞歸列方程法。

    這是一個求數學期望的問題,最終是求1,2,3出現至少一次的最短長度的期望。

    這樣分叉樹的每個節點是一個期望狀態,而每個分叉是一次投擲結果。將后續期望出現1、2、3各至少一次的情形記作L123(即題目所求),將后續期望出現1、2各至少一次(3無關)情形記作L12,而1至少一次(2,3無關)情形L1,其余數值符號類推,則樹結構如下(列出4級結構已經足夠):

    第一級(樹根)第二級第三級第四級別
    L123擲1->L23擲1->L23同狀態
    ??擲2->L3根據投擲結果,或繼續期待L3,或已經達到目標
    ??擲3->L2根據投擲結果,或繼續期待L2,或已經達到目標
    ?擲2->L13擲1->L3根據投擲結果,或繼續期待L3,或已經達到目標
    ??擲2->L13同狀態
    ??擲3->L1根據投擲結果,或繼續期待L1,或已經達到目標
    ?擲3->L12擲1->L2根據投擲結果,或繼續期待L2,或已經達到目標
    ??擲2->L1根據投擲結果,或繼續期待L1,或已經達到目標
    ??擲3->L12同狀態

    接下來,就是要排出方程,因為一共7個未知數,如果排出7個線性方程就能解決問題。

    這方程組里的未知數對應上述的狀態,而其數值則是一個對長度(投擲次數)的數學期望。

    根據這個樹狀結構和其中的遞歸關系,這個方程組就是:

    L123?= p1?(L23+ 1) +?p2?(L13+1) + p3?(L12?+ 1) = p1?L23?+p2?L13+?p3?L12?+ 1

    (以這個L123為例,解釋,投擲1的概率是p1而由此得到的結果是需要期待后續2和3各至少出現一次,于是長度期望是L23+ 1,加1是因為投擲了一次,亦即即增進一級)

    L23?=?p1?L23?+p2?L3+?p3?L2?+ 1

    L13?=?p1?L3?+p2?L13+?p3?L1?+ 1

    L12?=?p1?L2?+p2?L1+?p3?L12?+ 1

    L1?=p2?L1+?p3?L1?+ 1

    (這里實際上是?L1?=p1?·1 + p2?(L1+1) + p3?(L1?+1)?=p2?L1+?p3?L1?+ 1,因為對L1情形,如果投了1就目的達到終止了)

    L2?=?p1?L2?+?p3?L2?+ 1

    L3?=?p1?L3?+p2?L3+ 1

    其中p1,p2p3分別是擲出1,2和3的概率,即1/6,1/3,1/2。

    于是求解這個方程,得到:

    L1?= 6,?L2?= 3,?L3?= 2

    L12?= 7,?L13?= 13/2,?L23?= 19/5

    L123?=?219/30 = 7.3?

    平均擲7.3 次可出現這些面值各至少一次。

    3. 方法三:指示器變量法

    【另一解法】感謝4樓aaaxingruiaaa同學提供的答案(指示器變量法),整理如下:

    定義隨機變量Xn,其可能值為0或1,其值為1表示“前n次擲骰子,1,2,3沒能都至少出現一次”的事件,其值為0表示這個事件沒有發生,即“前n次擲骰子,1,2,3各至少出現一次”。

    pn為“擲n次骰子,1,2,3沒能都至少出現一次”的概率,所以顯然pn?= Pr{Xn=1},于是pn?= 1·Pr{Xn=1} + 0·Pr{Xn=1} = E[Xn],即這個隨機變量的數學期望。

    令隨機變量X表示1,2,3剛好全部出現過需要的投擲次數。可見題目要求的就是E[X]。

    關鍵等式:X =?Sigma(n=0 to?Inf;?Xn) (這里Sigma是求和號,求和范圍是n從0到無窮大)

    說明一下,等式兩邊都是隨機變量,假設對于某個隨機實例(例如,這里指一次具體的投擲序列),其對應事件是:“投了K次恰好1,2,3都出現了”,于是等式左邊顯然等于K;而等式右邊,對于n < K,由于這些項的對應定義事件發生了(即1,2,3沒能出現),所以他們的實例值是1,而對于n?K,則由于對應定義事件都沒發生,實例值為0,可見這個和也是K。故兩側相等。(為了達到這個相等關系,可以看出需要把X0包含在內的必要性)

    值得注意的是(但對于解這道題也可以不去注意,但注意一下有利于比較深入地理解),對n < 3,Xn顯然恒為1。而對于n?3,這些隨機變量不是獨立的。他們的相關性是不容易求出的,唯一容易知道的是,當序列中一個項為0時,其后的項均為0。好在對于這題我們不需要擔憂這個相關性。

    由于數學期望的加性與隨機變量的相關性無關(這是數學期望一個很令人高興的性質),所以即便這樣,E[X]也能容易求出:

    E[X] =?Sigma(n=0 to Inf; E[Xn]) =?Sigma(n=0 to?Inf;?pn)

    pn的比較直觀的求法也由aaaxingruiaaa同學提供了,即所謂容斥原理。稍微解釋一下,由于pn考慮的是n次投擲三者沒有全部出現,于是就是其中兩者出現或僅一者出現。假設單次投擲1,2和3出現的概率分別為:r1r2和r3。于是(r1+r2)n表征n次投擲只出現1或2的概率,這其中包括了出現全1和全2的情形,于是求pn可由這樣的項求和并剔除重復計算的單面值情形,于是:

    pn?= (r1+r2)n+ (r1+r3)n+ (r2+r3)n-r1n-r2n-r3n,當n > 0;?而p0?= 1 (由定義;同時也可以檢驗看出,這個pn在n為1和2的時候都是1)

    于是由等比級數(等比數列求和)公式:

    E[X] =?1 + Sigma(n=1 to Inf; (r1+r2)n+ (r1+r3)n+ (r2+r3)n-r1n-r2n-r3n= 1 + (1 -?r3) /?r3?+ (1 -?r2) /?r2?+ (1 -?r1) /?r1-?r1?/ (1 -?r1) -?r2?/ (1 -r2) -r3?/ (1 -?r3) = 7.3

    http://blog.csdn.net/quanben/article/details/6918209


    假設有一個硬幣,拋出字(背面)和花(正面)的概率都是0.5,而且每次拋硬幣與前次結果無關。現在做一個游戲,連續地拋這個硬幣,直到連續出現兩次字為止,問平均要拋多少次才能結束游戲?注意,一旦連續拋出兩個“字”向上游戲就結束了,不用繼續拋。
    上面這個題目我第一次見到是在pongba的TopLanguage的一次討論上,提出問題的人為Shuo Chen,當時我給出了一個解法,自認為已經相當簡單了,先來考慮一下拋硬幣的過程:首先先拋一枚硬幣,如果是花,那么需要重頭開始;如果是字,那么再拋一枚硬幣,新拋的這枚如果也是字,則游戲結束,如果是花,那么又需要重頭開始。根據這個過程,設拋硬幣的期望次數為T,可以得到關系:
      T = 1 + 0.5T + 0.5( 1 + 0.5 * 0 + 0.5T)?
    解方程可得到 T = 6。

    或者根據公式,需要連續拋出n個字的一般情形,結果相當簡潔:Tn = 2^(n+1) - 2,其中Tn為首次出現連續的n個字的期望投擲數。

    公式證明如下:

    方法一:

    設出現連續k次正面的期望是a[k]
    則出現連續k+1次正面的期望為a[k+1]
    在出現連續k次正面后,有下面幾種情況:
    i)下一個是正面,概率1/2,總次數a[k]+1;
    ii)下一個是反面,概率1/2,則接下來平均仍需a[k+1],總次數a[k]+1+a[k+1]。
    因此a[k+1]=(a[k]+1)/2+(a[k]+1+a[k+1])/2
    整理得(a[k+1]+2)/(a[k]+2)=2
    a[n]=(a[1]+2)*2^(n-1)-2
    顯然a[1]=2;a[n]=2^(n+1)-2

    方法二:

    轉自matrix67 ?http://www.matrix67.com/blog/archives/3638

    設想有這么一家賭場,賭場里只有一個游戲:猜正反。游戲規則很簡單,玩家下注 x 元錢,賭正面或者反面;然后莊家拋出硬幣,如果玩家猜錯了他就會輸掉這 x 元,如果玩家猜對了他將得到 2x 元的回報(也就是凈賺 x 元)。
    讓我們假設每一回合開始之前,都會有一個新的玩家加入游戲,與仍然在場的玩家們一同賭博。每個玩家最初都只有 1 元錢,并且他們的策略也都是相同的:每回都把當前身上的所有錢都押在正面上。運氣好的話,從加入游戲開始,莊家拋擲出來的硬幣一直是正面,這個玩家就會一直贏錢;如果連續 n 次硬幣都是正面朝上,他將會贏得 2^n 元錢。這個 2^n 就是賭場老板的心理承受極限——一旦有人贏到了 2^n 元錢,賭場老板便會下令停止游戲,關閉賭場。讓我們來看看,在這場游戲中存在哪些有趣的結論。

    首先,連續 n 次正面朝上的概率雖然很小,但確實是有可能發生的,因此總有一個時候賭場將被關閉。賭場關閉之時,唯一賺到錢的人就是賭場關閉前最后進來的那 n 個人。每個人都只花費了 1 元錢,但他們卻贏得了不同數量的錢。其中,最后進來的人贏回了 2 元,倒數第二進來的人贏回了 4 元,倒數第 n 進來的人則贏得了 2^n 元(他就是賭場關閉的原因),他們一共賺取了 2 + 4 + 8 + … + 2^n = 2^(n+1) - 2 元。其余所有人初始時的 1 元錢都打了水漂,因為沒有人挺過了倒數第 n + 1 輪游戲。
    另外,由于這個游戲是一個完全公平的游戲,因此賭場的盈虧應該是平衡的。換句話說,有多少錢流出了賭場,就該有多少的錢流進賭場。既然賭場的錢最終被贏走了 2^(n+1) - 2 元,因此賭場的期望收入也就是 2^(n+1) - 2 元。而賭場收入的唯一來源是每人 1 元的初始賭金,這就表明游戲者的期望數量是 2^(n+1) - 2 個。換句話說,游戲平均進行了 2^(n+1) - 2 次。再換句話說,平均拋擲 2^(n+1) - 2 次硬幣才會出現 n 連正的情況。



    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的抛硬币 直到连续出现两次字为止的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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