伯努利算法伪代码怎么写

伯努利算法，通常指的是伯努利试验的统计模型，它用于计算在一系列独立且成功的概率为 \( p \) 的试验中，恰好发生 \( k \) 次成功的概率，即二项分布。伯努利算法并不涉及复杂的伪代码编写，因为它的核心就是基于简单的概率计算。

在最简单的形式上，如果要模拟单次伯努利试验（比如抛硬币），伪代码可能如下所示：

function bernoulli_trial(p):
    if random.random() < p:      # 0 <= random.random() <= 1
        return True          # 表示成功，抛出正面
    else:
        return False         # 表示失败，抛出反面

function bernoulli_distribution(k, n, p):
    probability = (binom_coeff(n, k) * p**k * (1-p)**(n-k))
    return probability

# binom_coeff 计算组合数，表示从n个不同元素中取k个的方法数
function binom_coeff(n, k):
    if k == 0 or k == n:
        return 1
    else:
        return n * binom_coeff(n-1, k-1) / k

这里 `bernoulli_trial` 函数模拟一次伯努利试验，`bernoulli_distribution` 函数计算连续试验k次成功的概率。`binom_coeff` 函数用于计算组合数，实际应用中可能需要引入库来计算它。