抓糖豆，小Q与小K都喜欢吃糖豆。 但是糖豆分两种，超甜糖豆和普通糖豆。 现在有w个超甜糖豆和b个普通糖豆。 小Q和小K开始吃糖豆，他们决定谁先吃到超甜糖豆谁就获胜。 小K每次吃的时候会捏碎一颗糖豆。 小Q先吃，小Q想知道自己获胜的概率。 如果两个人都吃不到超甜糖豆小K获胜。输入两个整数w,b。(0<=w,b<=1000).答案保留9位小数。用C语言编写程序实现

#include<stdio.h>

double min(double a, double b){
return a<b?a:b;
}

int main(){
double w,b;
scanf("%lf%lf",&w,&b);
if(w==0){//如果没有超甜糖豆，小K直接获胜
printf("0.000000000");
return 0;
}
double p=w/(w+b);//超甜糖豆的概率
double ans=0;
for(int i=0;i<w;i++){//枚举小Q吃超甜糖豆的个数
double cur=i*p+(w-i)*(b-i-1)/(w+b-i-1)*p;//计算概率
ans+=cur;
}
printf("%.9lf",ans);
return 0;
}

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抓糖豆，小Q与小K都喜欢吃糖豆。 但是糖豆分两种，超甜糖豆和普通糖豆。 现在有w个超甜糖豆和b个普通糖豆。 小Q和小K开始吃糖豆，他们决定谁先吃到超甜糖豆谁就获胜。 小K每次吃的时候会捏碎一颗糖豆。 小Q先吃，小Q想知道自己获胜的概率。 如果两个人都吃不到超甜糖豆小K获胜。使用c/c++输出代码

这是一个经典的概率问题，可以使用组合数学的方法求解。

设小Q吃了k颗糖豆（k≥0），其中有x颗超甜糖豆，则小K吃了k-1颗糖豆，其中有y颗超甜糖豆（0≤y<x）。则小Q获胜的概率为：

P = Σ(x从0到w){Σ(y从0到x-1)[C(x+y-1,x-1)*C(w+b-x-y-1,w-x)] / C(w+b-1,w-1)}

其中C(n,m)表示从n个不同元素中取m个元素的组合数。具体地，C(n,m) = n! / (m! * (n-m)!)。

下面是C++的代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int w, b;
    cin >> w >> b;

    double ans = 0.0;
    for (int x = 1; x <= w; x++) {
        double p = (double)x / (x + b);
        double q = 1.0 - p;
        double sum = 0.0;
        for (int y = 0; y < x; y++) {
            double tmp = 1.0;
            tmp *= (w - x + y + 1);
            tmp /= (w + b - x - y);
            tmp *= (x - y);
            tmp /= (y + 1);
            sum += tmp;
        }
        ans += p * sum;
    }

    cout.precision(12);
    cout << fixed << ans << endl;

    return 0;
}

输入格式为两个整数w和b，表示超甜糖豆和普通糖豆的数量。输出小Q获胜的概率，保留12位小数。

用python做下题 提目：抓糖豆，小Q与小K都喜欢吃糖豆。 但是糖豆分两种，超甜糖豆和普通糖豆。 现在有w个超甜糖豆和b个普通糖豆。 小Q和小K开始吃糖豆，他们决定谁先吃到超甜糖豆谁就获胜。 小K每次吃的时候会捏碎一颗糖豆。 小Q先吃，小Q想知道自己获胜的概率。 如果两个人都吃不到超甜糖豆小K获胜。 输入描述：输入两个整数w,b。(0<=w,b<=1000) 输出描述：答案保留9位小数。

可以使用动态规划来解决这个问题。假设dp[i][j]表示在有i个超甜糖豆和j个普通糖豆的情况下，小Q获胜的概率。

根据题目要求，小Q先吃，所以如果超甜糖豆的数量大于等于1，小Q直接获胜，概率为1。如果超甜糖豆的数量为0，那么小Q必输，概率为0。

对于其他情况，小Q的获胜概率可以通过以下方式计算：
1. 小Q吃一个超甜糖豆，变成有i-1个超甜糖豆和j个普通糖豆的情况。此时小K先吃，小Q的获胜概率为dp[i-1][j]。
2. 小Q吃一个普通糖豆，变成有i个超甜糖豆和j-1个普通糖豆的情况。此时小K先吃，小Q的获胜概率为dp[i][j-1]。

综上所述，dp[i][j] = (i / (i + j)) + (j / (i + j)) * (j-1) / (i + j - 1) * dp[i][j-2]。

具体代码实现如下：

def calculate_probability(w, b):
    dp = [[0] * (b + 1) for _ in range(w + 1)]
    total = w + b

    for i in range(1, w + 1):
        dp[i][0] = 1.0

    for i in range(1, w + 1):
        for j in range(1, b + 1):
            dp[i][j] = i / total + (j / total) * (j - 1) / (total - 1) * dp[i][j - 2]

    return dp[w][b]

w, b = map(int, input().split())
result = calculate_probability(w, b)
print("{:.9f}".format(result))

注意，这里使用了动态规划的思想，计算概率时需要考虑边界情况，例如当w或b为0时，直接返回0或1。

希望能帮到你！