投掷一枚骰子，求总数为100时，次数的期望。
采用动态规划，或者仿真，考虑条件概率，复杂度，要可以算出总数为100的情况。
试试这个
def expectedThrows(target):
dp = [0] * (target + 1)
for i in range(1, target + 1):
for j in range(1, 7):
if i - j >= 0:
dp[i] += dp[i - j]
dp[i] = dp[i] / 6 + 1
return dp[target]
target = 100
result = expectedThrows(target)
print(result)
【以下回答由 GPT 生成】
这是一个可以使用动态规划来解决的问题。动态规划是一种通过分解问题为简单的子问题，并依次解决子问题的方法。
首先，我们需要定义状态。在这个问题中，状态可以被定义为：当前总数为i时，需要的最小次数。
然后，我们需要找到状态之间的转移关系。在这个问题中，我们可以从1到100逐个计算状态之间的转移关系。对于每一个总数i，我们可以考虑所有可能投掷的结果，即1到6。那么，当总数为i时，需要的最小次数可以通过从前面的状态转移过来得到。我们可以选择投掷结果为1到6的骰子，然后将总数减去投掷结果，即可得到前面的状态。从前面的状态转移过来的次数加1，就是当前状态需要的次数。我们可以选择投掷结果为1到6的骰子中，需要次数最小的那个状态进行转移。
最后，我们需要考虑初始状态。当总数为0时，需要的次数为0。当总数为1到6时，需要的次数为1，因为刚开始投掷一次。
下面是使用动态规划解决问题的Python代码：
def dice_throw(n):
# 定义状态数组，初始值设为正无穷大
dp = [float('inf')] * (n+1)
# 初始状态
dp[0] = 0
for i in range(1, n+1):
# 遍历投掷的结果
for j in range(1, 7):
if i >= j:
# 当前状态转移过来的次数加1与当前状态的次数进行比较
dp[i] = min(dp[i-j]+1, dp[i])
return dp[n]
# 测试代码
print(dice_throw(100))
这个代码使用了两个嵌套的循环，时间复杂度为O(n)，其中n为总数。这个代码可以计算出总数为100的情况下，需要的最小次数。
希望这个解决方案对您有帮助。如果你有任何其他问题，请随时提问。
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