Python穷举法骰子概率

Python中的穷举法是一种常用的解决问题的方法，它通过枚举所有可能的情况来求解问题。在骰子概率问题中，我们可以使用穷举法来计算每个点数出现的概率。

首先，我们需要明确问题的条件：假设有一个六面骰子，每个面上的点数为1到6。我们要计算在投掷骰子n次后，每个点数出现的概率。

下面是一个使用穷举法计算骰子概率的Python代码示例：

def dice_probability(n):
    total_cases = 6 ** n  # 总共的情况数为6的n次方
    results = [0] * 6  # 初始化每个点数出现的次数为0

    def dfs(remain):
        if remain == 0:
            return
        for i in range(1, 7):
            results[i-1] += 1
            dfs(remain - 1)
            results[i-1] -= 1

    dfs(n)

    probabilities = [count / total_cases for count in results]  # 计算每个点数出现的概率
    return probabilities

n = int(input("请输入投掷骰子的次数："))
probabilities = dice_probability(n)
for i, prob in enumerate(probabilities):
    print(f"点数{i+1}出现的概率为：{prob:.2f}")

这段代码中，我们定义了一个`dice_probability`函数来计算骰子概率。首先，我们初始化每个点数出现的次数为0，并定义了一个内部的递归函数`dfs`来进行穷举。在每次递归中，我们遍历骰子的每个面，将当前点数出现的次数加1，然后递归调用`dfs`函数，直到投掷次数为0。最后，我们计算每个点数出现的概率，并返回结果。

请注意，这段代码只是一个简单的示例，实际上在投掷次数较大时，穷举法可能会导致计算时间过长。在实际应用中，可以考虑使用其他更高效的算法来解决类似的问题。