記事件 \(\sum a_i\)（\(\bigcup a_i\)）代表所有的事件至少發生乙個。
記事件 \(\prod a_i\)（\(\bigcap a_i\)）代表所有的事件全部發生。
\(\mathrm\)：對於若干互斥事件 \(\\)，\(\sum p(a_i)=p(\sum a_i)\)。
\(\mathrm\)：對於若干互斥事件 \(\\)，\(\prod p(a_i)=p(\prod a_i)\)。
\(\mathrm\)（全概率公式）：若 \(a\subset\bigcup b_i\)，且 \(\\) 互相獨立，則 \(p(a)=\sum p(b_i)*p(a|b_i)\)。
\(\mathrm\)（貝葉斯公式）：
上述公式理解也不難：下面那個是全概率公式。
\(\mathrm\)：權值（貢獻）為 \(1\)，概率即期望。
\(\mathrm\)：全期望公式：
演算法 概率與期望DP
前兩節主要針對題目分析，沒時間的珂以跳過。首先舉一道簡單 經典的好題 lightoj1038 race to 1 again 懶得單獨寫，安利一下dennyqi同學的部落格 很顯然很多期望題的狀態是和自己有關的，怎麼辦呢，難道不停的搜尋自己？上面的方法顯然行不通，於是我們只能簡單變形一下。很容易列出...
概率與期望 期望雜談
本文所涉及的概率與期望問題，僅建立在離散型隨機變數之上。連續性期望的計算要用到微積分，那是我不會的東西。說白了，數學期望其實就是隨機變數結果的平均值。乙個離散型變數的數學期望為該變數內每個取值的概率與其取值的乘積的總和。e x sum a p a 類似與於加權平均。1.設c是乙個常數，那麼有 e c...
演算法總結 概率與期望相關
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