这个问题可以通过数学建模的方式来解决。假设玩家每局比赛的胜率为 \( p\% \)，即 \( p/100 \)。当玩家连续输掉 \( n \) 局后，会有一局必胜的人机对战。我们可以将这个问题看作一个无限长的随机过程。 设 \( x \) 为玩家最终获胜的概率，我们可以得到以下等式： \[ x = p\% \times x + (1 - p\%) \times (1 - x) \times x \] 这个等式表示玩家获胜的概率 \( x \) 是两部分之和：一部分是玩家在正常对局中获胜的概率 \( p\% \times x \)，另一部分是玩家连续输掉 \( n \) 局后遇到人机对战获胜的概率 \( (1 - p\%) \times (1 - x) \times x \)。 我们可以进一步化简这个等式： \[ x = \frac{p\%}{1 + p\% - p\% \times x} \] 由于玩家连续输掉 \( n \) 局后必胜，我们可以得到： \[ x = \frac{p\%}{1 + p\% - p\% \times (1 - (1 - p\%)^n)} \] 现在我们可以根据输入的 \( n \) 和 \( p \) 来计算 \( x \) 的值，并将结果保留三位小数。 以下是一个简单的 Python 代码示例来计算这个问题： ```python def calculate_win_rate(n, p): p = p / 100 win_rate = p / (1 + p - p * (1 - (1 - p) ** n)) return "{:.3f}".format(win_rate) # 输入样例 n, p = 50, 50 (55812)# 输出样例 print(calculate_win_rate(n, p)) ``` 这段代码会输出保留三位小数的胜率。对于输入样例 `1 50`，应该输出 `0.667`。 请注意，这个模型是基于理想化的假设，实际情况可能会有所不同。