狼来了问题中，合理假设:(1)村民初始对小孩的信任度为0.8;(2)可信的小孩说谎的可能性为0.1;(3)不可信的小孩说谎的可能性为0.5小孩说两次谎后，他的可信度变为0.138，求如果这个孩子要改邪归正，他需要多少次才能把信任度提高到80%?代码

在狼来了的问题中，我们可以建立一个动态模型来计算孩子的可信度变化。每次小孩说谎后，他的可信度会按照一定比例下降。如果我们设初始信任度为 \( P_0 \)，谎言的概率分别为 \( L_c \) (可信小孩) 和 \( L_d \) (不可信小孩)，那么说谎后的可信度 \( P_{lie} \) 可以表示为：

对于可信小孩 \( L_c = 0.1 \), \( P_{lie} = P_0 * (1 - L_c) \)
对于不可信小孩 \( L_d = 0.5 \), \( P_{lie} = P_0 * (1 - L_d) \)

已知 \( P_0 = 0.8 \), \( P_{lie} = 0.138 \)，我们可以通过解方程找到 \( L_d \) 的值，然后利用 \( P_{lie} \) 来计算可信度下降到 \( 0.8 \) 需要经过 \( n \) 次说谎的情况。

\( P_{lie} = P_0 * (1 - L_d)^n \)

将已知数值代入，可以得出 \( L_d \) 的值，然后解出 \( n \)。这是一个数学方程组，我们可以用程序来解决它。这里提供一个简化版的Python代码示例：

import math

# 初始信任度
P_0 = 0.8
# 两次说谎后的可信度
P_lie = 0.138

# 可信小孩说谎概率
L_c = 0.1
# 计算不可信小孩说谎概率
L_d = (P_0 - P_lie) / ((1 - L_c) ** 2 - 1)

# 计算需要说谎的次数，假设每次都是欺骗，直到信任度降到80%
n = math.log(P_0 / P_lie) / math.log(L_d)

# 因为说谎次数需为整数，向上取整
n = int(math.ceil(n))

print(f"小孩需要说谎 {n} 次，信任度才能提高到 80%.")

运行上述代码后，你会得到所需的说谎次数。注意这只是一个简化的例子，实际应用可能需要考虑更复杂的信任恢复机制，比如随着时间的推移，信任可能会逐渐恢复。