python求次品率

在Python中，求次品率通常是指在一个包含一定数量商品的集合里，其中有一个或几个商品的质量不同于其他商品（称为“次品”），我们通过称量找出这个次品的概率。经典的例子是使用天平平衡法来找寻单个次品或确定多个次品的数量。例如，给定n个物品和m次称量机会，可以设计算法来最小化找出次品所需的次数。

对于单个次品的情况，如果所有物品重量相等，那么每次随机选择两个物品称量，能有效地将次品范围缩小一半。假设每个物品都有均等的概率成为次品，那么找到次品的期望次数大约是log2(n) + 1次。

如果你需要编写代码来模拟这种过程，你可以创建一个函数，接受物品总数、次品数和称量次数作为输入，然后利用随机选择策略实现。这里是一个简单的示例：

import random

def find_single_imposter(total_items, imposter_count, max_weighings):
    if imposter_count == 0 or total_items == 1:
        return 0
    
    # 每次随机选取两个物品进行称重
    for _ in range(max_weighings):
        left, right = random.sample(range(1, total_items+1), 2)
        if left != right:
            total_items = total_items - 2
            if left > right:
                left, right = right, left  # 确保次品在较轻的一边

    # 如果只剩下一个物品，那就是次品
    if total_items == 1:
        return max_weighings
    else:
        # 如果有多个物品，还需要一次称量确定次品
        return max_weighings + 1

# 示例
items = 8
imposters = 1
max_weighs = 3
probability = find_single_imposter(items, imposters, max_weighs) / items
print(f"找到次品的平均次数：{probability * 100}%")