dependent_random_variables(p, N)：现在拟生成相依的随机 0 和 1。如果上一次生成的数字是 0，则生成新的 0 的概率是 p，新的 1 的概率是 1-p；相反，如果上一次生成的是 1，则生成新的 1 的概率为 p，新的 0 的概率为 1-p。由于新的值取决于上一次值，我们说变量是相依的。请在函数中实现此算法，返回包含 N 个 0 和 1 的数组。用上面所述的紧缩格式打印出该数组。

好的，我来帮你解答这个问题。以下是我给出的 Python 代码实现：

import random

def dependent_random_variables(p, N):
    res = []
    last_value = random.randint(0, 1)
    res.append(last_value)
    for i in range(N-1):
        if last_value == 0:
            new_value = 0 if random.random() < p else 1
        else:
            new_value = 1 if random.random() < p else 0
        res.append(new_value)
        last_value = new_value
    return res

# 测试代码
p = 0.5
N = 10
result = dependent_random_variables(p, N)
print(result)

以上代码中，我们首先生成一个随机的初始值，并将其添加到结果数组中。然后，我们通过循环生成剩余的 N-1 个值。对于每个新值，我们根据上一个值来确定生成新的 0 或 1 的概率，并使用 random 模块中的 random() 函数来随机生成一个值。最后，我们将新值添加到结果数组中，并将其设置为上一个值，以便下一个循环使用。

运行测试代码，可以得到类似以下的输出：

[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1]

这是一个长度为 10 的数组，其中包含了按照上述算法生成的随机 0 和 1。