1樓：江流
"""模擬擲骰子"""
import
random
#擲骰子函式
defroll
():rtn
=random
.randint(1
,6)return
rtn#擲N次骰子，返回擲骰子的列表
defroll_dice(n
):roll_list=
if(n>=1):
fork
inrange(n
):roll_a
=roll
()roll_b
=roll
()roll_list.((
roll_a
,roll_b
))#元組儲存投擲結果
return
roll_list
#問題(1)，投擲5次骰子，根據和判定勝負defplay_game_1(n
):result_list
=roll_dice(n
)list_a=
list_b=
sum_a=0
sum_b=0
foritem
inresult_list
:#遍歷獲得A、B的投擲結果
list_a.(
item[0
])list_b.(
item[1
])forkin
range
(len
(list_a
)):sum_a
+=list_a[k
]forkin
range
(len
(list_b
)):sum_b
+=list_b[k
('A擲'
+str(n
)+'次骰子，投擲結果是：'
,list_a
('B擲'
+str(n
)+'次骰子，投擲結果是：'
,list_b)if
(sum_a
>sum_b
('比賽結束，A獲得勝利！A的點數之和是:'
+str
(sum_a)+
',B的點數之和是:'
+str
(sum_b)+
'。')
elif
(sum_a
==sum_b
('比賽結束，A、B平局！A、B的點數之和都是:'
+str
(sum_a
))else
('比賽結束，B獲得勝利！A的點數之和是:'
+str
(sum_a)+
',B的點數之和是:'
+str
(sum_b)+
'。')
#問題(2)，投擲50次骰子，輸出AB各獲勝了多少次defplay_game_2(n
):result_list
=roll_dice(n
)list_a=
list_b=
win_a_times=0
#A獲勝次數
win_b_times=0
#B獲勝次數
equal_ab=0
#平局次數
foritem
inresult_list
:list_a.(
item[0
])list_b.(
item[1
('A擲'
+str(n
)+'次骰子，投擲結果是：'
,list_a
('B擲'
+str(n
)+'次骰子，投擲結果是：'
,list_b
)#下面截圖列印錯了，列印的也是list_afork
inrange
(len
(list_a
)):if
(list_a[k
]>list_b[k
]):win_a_times+=1
elif
(list_a[k
]==list_b[k
]):equal_ab+=1
else
:win_b_times+=1
('比賽結束，A獲勝的次數是:'
+str
(win_a_times)+
',B獲勝的次數是:'
+str
(win_b_times)+
',雙方打平'
+str
(equal_ab)+
'次。'
)play_game_1(5
)play_game_2(50)
1個骰子連續擲10000次，出現一次以上連續6個6的概率是多少？
林大錘 問題還是寫清楚，你這個情況下如果說是投了連續6個6之後的話重新再算，還是可以連續算6，比如說8個6是算三次啊，還是說重新再開始算，你這個問題需要補充。 Chaser 理論值多少自己算，沒意思。這個問題可以幫老師檢查作業，判斷你有沒有動手擲色子。比如，你可以算一算連續n個一樣數值的概率分布，就...
擲N個骰子N次，點數之和的情況會是怎麼樣的？
Kdsxvh 這是中心極限定理的推論，設有一任意隨機變數X，且n足夠大，則重複做足夠多次後，X1 X2 Xn值的分布服從於正態分佈。概率的峰值在X1 X2 Xn的期望處。10個5面骰子，每個的期望是1 5 1 2 5 3，10個骰子期望就是30，而10又足夠大，所以總點數分布在30周圍，近似地服從正...
一次丟n顆骰子，這n顆骰子面數不同，怎麼快速計算骰子點數和的概率分布？
小戴戴44 動態規劃 記f i,sumi 為扔出前i個骰子和為sumi有多少種可能,有n個骰子，dice i 為第i個骰子有多少面，所有骰子面數總和maxsum，所有骰子面數乘積product 初始化f 1,1 f 1,dice 1 1 用第乙個骰子扔出1到dice 1 的方案數是1 狀態轉移方程為...