赌徒有10元,一次输赢1元,手头能到110元的概率
这是我前一些天看了算法导论,然后碰到的一个有意思的问题。
我保证这是本人原创的东西。
一道与赌博有关的概率问题
------------------------下面是解答--------------------------------
更加高级的解法
所以假定对于甲有A张,乙有B张,那么,甲赢的概率是 A/(A+B)。
然后考虑如果下一次甲输了,或者甲赢了,一共就是 A/(A+B) = (A-1)/(A+B)/2 + (A+1)/(A+B)/2 ...正好满足所有的约束,而且边界的两个约束也是满足的。。。
所以假设成立。。。
所以本题的答案是 10 / (10 + 100) 就是1/11
借债赌钱
久赌必输
假设赌徒的初始资金是n,每赌一次或输或赢,资金分别变为n+1和n-1。求一直赌下去资金变为0的概率是多少?假设从n开始一直赌下去变为0的概率是T(n).那么我们有:T(0) = 1T(n) = ( T(n-1) + T(n+1) )/2, 对n > 0.这第二个式子相当于数n有一半机会变成n-1,一半机会变成n+1。那么变换一下相当于T(n+1) = 2T(n)-T(n-1)。设T(1)的值为a, 那么显然0< a<=1。利用T(n+1) = 2T(n)-T(n-1)T(1) = aT(2) = 2a - 1T(3) = 2(2a-1) - a = 3a - 2T(4) = 4a - 3...T(n) = na - n + 1.我们知道T(n) >= 0对于任意的n成立。所以a必须为1.所以我们证明了T(1) = 1. 同样的过程可以得到T(2) = 1, ...,一直下去,T(n) = 1. 证毕
这是百度搜索“久赌必输”,然后出来的第一个百度知道的解答,回答者凭栏看剑。大概意思差不多。
当时我做的时候还不知道什么是马尔可夫链,什么是随机游走,后来有人告诉了我,后来,我就去看了些马尔可夫的知识,隐马尔可夫模型之类的,后来我就去看机器学习的书,然后现在跟着做机器学习东西。
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