数理逻辑

import numpy as np
from random import choices
from statistics import mean

class State(object):

    def __init__(self,state_id):
        self.transition_matrix = np.array([
            [0, 0, 0, 0, 0, 0],
            [1, 0.2, 0, 0, 0, 0],
            [0, 0.8, 0.4, 0, 0, 0],
            [0, 0, 0.6, 0.6, 0, 0],
            [0, 0, 0, 0.4, 0.8, 0],
            [0, 0, 0, 0, 0.2, 1],
        ])  # 转移矩阵
        self.state_id = state_id  # 状态ID： 状态1的ID为0

    def move(self):
        candidates = range(0, 6)  # 转移目标
        weights = self.transition_matrix[:, self.state_id]  # 转移概率
        result = choices(candidates, weights)  # 产生随机转移结果
        return State(result[0])
    
if __name__ == '__main__':
    e = 100000  # 试验次数
    r = []  # 试验结果
    for i in range(0,e):
        cur_state = State(0)  # 初始状态: 状态1
        count = 0  # 转移次数
        while cur_state.state_id != 5:
            cur_state = cur_state.move()
            count += 1
        r.append(count)  # 记录结果
    print(mean(r))  # 输出均值