一般来说，假设一个完整的卡册由n张牌组成，购买m张牌，我们感兴趣的是得到一个完整集合的概率多少？我们积极购买棒球卡，以完成由586张卡组成的Topps套装套。如果我们购买的3000张纸牌，我们获得全套纸牌的几率是多少？请编写一个函数，收集起来模拟这个过程。完整的集合有1到n整数组成的向量表示。我们使用样本函数取m张牌的样本。ifelse函数用于检查是否购买了全套。如果样本始终唯一卡片的数量等于n，则函数返回yes，否则返回no 解体并用R语言编写相关代码

在R语言中，可以使用以下代码来模拟购买棒球卡并计算获得全套纸牌的概率：

complete_set_probability <- function(n, m, num_iterations) {
  complete_sets <- 0
  
  for (i in 1:num_iterations) {
    cards <- sample(1:n, m, replace = TRUE)
    
    if (length(unique(cards)) == n) {
      complete_sets <- complete_sets + 1
    }
  }
  
  return(complete_sets / num_iterations)
}

# 输入参数
n <- 586  # 牌的总数量
m <- 3000  # 购买的牌的数量
num_iterations <- 10000  # 模拟的次数

# 计算获得全套纸牌的概率
probability <- complete_set_probability(n, m, num_iterations)
probability

这段代码定义了一个名为`complete_set_probability`的函数，接受三个参数：n表示卡片总数，m表示购买的牌的数量，num_iterations表示模拟的次数。函数内部使用循环进行模拟，每次随机抽取m张牌，并检查是否有完整集合。最后，函数返回获得全套纸牌的概率。

你可以根据需要调整输入参数n、m和num_iterations来模拟不同的情况。运行以上代码后，将会输出获得全套纸牌的概率。