格莱尔进洞1000次，也没找到尼克。试编一个程序，算一算尼克可能躲在几号洞内

格莱尔在1000次尝试中都没有找到尼克，我们可以假设尼克随机选择了一个洞穴作为藏身之处，而每个洞穴有同等的可能性。为了计算尼克可能躲在的某个特定洞穴编号范围，我们可以编写一个简单的概率模型。

如果我们假设尼克可以躲在1到N号洞穴内的任意一个，那么格莱尔在1000次都没找到的情况下，我们可以推测尼克最有可能躲在一个非常常见的位置，比如洞穴编号的平均数附近。由于格莱尔没有找到他，我们也可以考虑极端情况，即尼克可能在最少或最多人猜测的地方。

这里有一个简单的Python示例：

# 定义总次数和尝试次数
total_attempts = 1000
n_holes = 100  # 假设最大洞穴编号

# 计算平均值作为猜测点
average_hole = n_holes // 2

# 如果尼克只可能在最小或最大的洞穴，返回那个洞穴
if total_attempts == n_holes:  # 尽管不太可能，但为了简单处理
    return min(average_hole, max(average_hole - 1, average_hole + 1))

# 否则，我们可能需要一个更复杂的统计模型来确定，这里仅提供一个近似的答案
most_common_guess = int(total_attempts * (average_hole / total_attempts))  # 猜测他可能在最常猜的位置
return most_common_guess

然而，这个程序只是一个简化的演示，并不是真正的概率分析。在实际应用中，如果没有更多的信息，通常会基于均匀分布来猜测尼克可能的位置。现在，你可以运行这个程序并得到结果，但请注意，这仅是一个理论上的估算。