客座上有n个座位 恰好坐在自己座位的概率

客座上有n个座位，以及一个人-i，他将在这n个座位中随机选择一个座位坐下。

当i选择自己的座位时，我们称为“成功”。当i选择了其他未被占用的座位时，我们称为“失败”。根据题意，i将坐在自己的座位的概率是多少？

我们可以通过递归的方法来解决这个问题。

1. 当座位数为1时，i只有一个座位可以选择，那么他将100%地坐在自己的座位上。
2. 当座位数为2时，i可以选择第1个座位或者第2个座位。如果他选择了第1个座位，则问题变成了座位数为1时的情况，即100%的概率坐在自己的座位上。如果他选择了第2个座位，则人-i变成了无关参与者，问题转化成了座位数为1的情况，即100%的概率不会坐在自己的座位上。那么座位数为2时，人-i坐在自己的座位上的概率就是1/2。
3. 当座位数为n时，人-i可以选择座位1，如果他选择座位1，则他与座位1的人交换位置，剩下的座位数变成了n-1。如果他选择了座位n，则问题变成了座位数n-1的情况。如果座位1和座位n都没有被人-i选择，则问题转化成座位数为n-2的情况。根据递归的思想，我们就可以得到座位数为n时，人-i坐在自己座位上的概率。

通过以上思路，我们可以得出结论：当座位数大于2时，人-i坐在自己座位上的概率为1/2。

所以，客座上有n个座位，人-i恰好坐在自己座位上的概率为1/2。

相关问题

如何去爬取国内各个机场的客座率

你可以按照以下步骤来爬取国内各个机场的客座率：

1. 确定目标网站：找到提供机场客座率数据的可靠网站。你可以尝试访问国内航空公司、民航局或民航信息网等官方网站，查找相关统计数据。

2. 分析网页结构：使用开发者工具（如浏览器的开发者工具或第三方工具），分析目标网站的网页结构。找到包含客座率数据的 HTML 元素和相应的 CSS 选择器。

3. 编写爬虫程序：使用编程语言（如Python）和网络爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy）编写爬虫程序。根据分析的网页结构，编写代码来提取并保存客座率数据。

4. 发送 HTTP 请求：使用爬虫程序发送 HTTP 请求，获取目标网页的 HTML 内容。可以使用 Python 的 requests 库或Scrapy框架中的内置方法。

5. 解析 HTML 内容：使用爬虫程序对获取的 HTML 内容进行解析，提取目标数据。可以使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML，根据之前分析的元素和选择器提取客座率数据。

6. 存储数据：将提取的客座率数据保存到适合的数据结构中，如CSV文件、数据库等。

需要注意的是，在进行网页爬取时，应遵守相关网站的使用条款和法律法规，确保爬虫程序的合法性和合规性。同时，爬取过程中要注意合理设置请求频率，避免对目标网站造成过大的负载。

1、给出天津至厦门某航班的销售情况，航班经济舱总座位数169，Y舱价格 2260元，舱位折扣率表中给出。请计算总运营收入、总订座数、客座率、座公 里、客公里、平均折扣率、座公里收入、客公里收入等各项经济指标。以上指 标只计算经济舱。

根据折扣率表可得：

| 折扣率 | 订票时间 |
| :----: | :------: |
| 1.0 | 0-14天 |
| 0.8 | 15-30天 |
| 0.6 | 31-60天 |
| 0.4 | 60天前 |

假设销售情况如下：

| 订票时间 | 订座数 |
| :------: | :----: |
| 0-14天 | 55 |
| 15-30天 | 35 |
| 31-60天 | 30 |
| 60天前 | 20 |

则可计算出各项经济指标：

总订座数 = 55 + 35 + 30 + 20 = 140

客座率 = 总订座数 / 总座位数 = 140 / 169 ≈ 82.84%

Y舱收入 = 55 × 2260 × 1.0 + 35 × 2260 × 0.8 + 30 × 2260 × 0.6 + 20 × 2260 × 0.4 = 192,920 元

总运营收入 = Y舱收入 = 192,920 元

座公里 = 169 × 航程 = 169 × 1,800 = 304,200 公里

客公里 = 总订座数 × 航程 = 140 × 1,800 = 252,000 公里

平均折扣率 = (55 × 1.0 + 35 × 0.8 + 30 × 0.6 + 20 × 0.4) / 140 ≈ 0.79

座公里收入 = Y舱收入 / 座公里 = 192,920 / 304,200 ≈ 0.63 元/公里

客公里收入 = Y舱收入 / 客公里 = 192,920 / 252,000 ≈ 0.77 元/公里