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 k  赢下\ k\ 次游戏的代价期望:

 i 恰好结束 D(i) , i=k,k+1,k+2,...,我们将游戏在第\ i\ 轮 \textbf{恰好结束} 的概率记为\ D(i)\ ,且\ i=k,k+1,k+2,...,\infty\\

i i1  k1  i 因为要恰好在第i轮结束,在前\ i-1\ 轮中一定赢过\ k-1\ 局,然后第\ i\ 轮要赢\\

那么

D(i)=((i1k1)pk1(1p)ik )×(p),  ( i1 k1)D(i)=(\binom{i-1}{k-1}p^{k-1}(1-p)^{i-k}\ )\times(p),\ \ (前半部分是前\ i-1\ 轮赢k-1轮的概率)

 i  (j=1ij )  i(i+1)2 在第\ i\ 轮游戏恰好结束的代价是显然的,为\ (\sum_{j=1}^i j\ )\ ,即\ \frac{i(i+1)}{2}\ \\

 E E=i=k(i(i+1)2×D(i))那么期望代价\ E\ 也就出来了,E=\sum_{i=k}^\infty (\frac{i(i+1)}{2}\times D(i))\\

 E=i=k( i(i+1)2×(i1k1)(1p)ik pk )即\ E=\sum_{i=k}^\infty (\ \frac{i(i+1)}{2}\times \binom{i-1}{k-1}(1-p)^{i-k}\ p^{k}\ )

  (i1k1)=(i1)!(k1)! (ik)!注意\ \ \binom{i-1}{k-1}=\frac{(i-1)!}{(k-1)!\ (i-k)!}

i  pk2(k1)! , E= pk2(k1)!f(1p) , 提出i的无关项\ \frac{\ p^{k}}{2(k-1)!}\ ,令\ E=\frac{\ p^{k}}{2(k-1)!}f(1-p)\ ,\ 此处\\

f(x)=i=k( j=1k+1(ik+j) )xik= i=0( j=1k+1(ik+j) )xikf(x)=\sum_{i=k}^\infty(\ \prod_{j=1}^{k+1}(i-k+j)\ )x^{i-k} =\ \sum_{i=0}^\infty(\ \prod_{j=1}^{k+1}(i-k+j)\ )x^{i-k}

 f(x) k+1不难察觉\ f(x)\ 与幂函数求导极其相似,我们直接对其积分k+1次

 (F(x))(k+1)=f(x) , x<1令\ (F(x))^{(k+1)}=f(x)\ ,在\ x<1的情况下有

F(x)=i=0xi+1=i=0xi 1=11x 1F(x)=\sum_{i=0}^\infty x^{i+1}=\sum_{i=0}^\infty x^{i}\ -1=\frac{1}{1-x}\ -1

 f(x)=(F(x))(k+1)=(11x 1)(k+1)=(k+1)!(1x)k+2故\ f(x)=(F(x))^{(k+1)}=(\frac{1}{1-x}\ -1)^{(k+1)}=\frac{(k+1)!}{(1-x)^{k+2}}

 E= pk2(k1)!f(1p)= pk2(k1)!×(k+1)!(p)k+2=k(k+1)2p2代入原式\ E=\frac{\ p^{k}}{2(k-1)!}f(1-p)=\frac{\ p^{k}}{2(k-1)!}\times \frac{(k+1)!}{(p)^{k+2}}=\frac{k(k+1)}{2p^{2}}

 E=k(k+1)2p2即期望\ E=\frac{k(k+1)}{2p^{2}}

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