在不存在的 \(\text\) 中，小 \(\text\) 見到了一堆堆的謎題。
比如這題為什麼會叫共軛？
他並不知道答案。
有 \(n\) 堆謎題，每堆有 \(a_i\) 個，小 \(\text\) 每次從剩下的謎題中選擇\(1\)個，然後把\(\tt\)所在的那\(1\)堆謎題
全部丟掉。
小 \(\text\) 期望多少次後丟掉第一堆？
第一行乙個整數 \(n\)。
接下來 \(n\) 個整數，表示 \(a_i\)。
乙個數表示期望，誤差不得超過 \(10^\)。
對於 \(20\%\) 的資料， \(n ≤ 10\)。
對於 \(40\%\) 的資料， \(n ≤ 1000\)。
對於另外 \(20\%\) 的資料， \(a_i = 1\)。
對於 \(100\%\) 的資料， \(n ≤ 10^5,1 ≤ a_i ≤ 10^9\)。
算是積累了一種期望的思考與做題方式了。
期望的定義是：每個隨機事件的概率 \(\times\) 這個隨機事件的貢獻 的和，要求所有隨機事件交為要求的樣本空間。
這個題，我們常見的劃分隨機事件是按照條件概率乙個乙個選擇然後進行討論的，但是這樣其實沒法進行計算。
如果我們規定這樣一種隨機事件：丟掉第\(i\)堆謎題在丟掉第\(1\)種謎題之前的事件。
那麼在任何情況下，這種事件的概率都為\(\frac\)
這種隨機事件對期望的貢獻是\(1\)，即\(i\)被抽取了\(1\)次，然後我們最後一次還要抽取一次\(1\)，所以答案要加\(1\)，則為
\[sum_^n\frac+1
\]期望可以這樣算的原因主要還是因為期望具有可加性或者說期望是線性的
code:
#include #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
int n;double ans,a[2];
int main()
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