????????一類重要的隨機(jī)過程，它的原始模型馬爾可夫鏈，由俄國(guó)數(shù)學(xué)家Α.Α.馬爾可夫于1907年提出。人們?cè)趯?shí)際中常遇到具有下述特性的隨機(jī)過程：在已知它所處的狀態(tài)的條件下，它未來的演變不依賴于它以往的演變。這種已知“現(xiàn)在”的條件下，“將來”與“過去”獨(dú)立的特性稱為馬爾可夫性，具有這種性質(zhì)的隨機(jī)過程叫做馬爾可夫過程。荷花池中一只青蛙的跳躍是馬爾可夫過程的一個(gè)形象化的例子。青蛙依照它瞬間或起的念頭從一片荷葉上跳到另一片荷葉上，因?yàn)榍嗤苁菦]有記憶的，當(dāng)所處的位置已知時(shí)，它下一步跳往何處和它以往走過的路徑無關(guān)。如果將荷葉編號(hào)并用X0,X1,X2，…分別表示青蛙最初處的荷葉號(hào)碼及第一次、第二次、……跳躍后所處的荷葉號(hào)碼，那么{Xn，n≥0} 就是馬爾可夫過程。液體中微粒所作的布朗運(yùn)動(dòng)，傳染病受感染的人數(shù)，原子核中一自由電子在電子層中的跳躍，人口增長(zhǎng)過程等等都可視為馬爾可夫過程。還有些過程（例如某些遺傳過程）在一定條件下可以用馬爾可夫過程來近似。
? ? 感覺就是前后無關(guān)。
? ??某游戲有一種稀有武器——屠龍刀，屠龍刀可以強(qiáng)化到10級(jí)(初始1級(jí))，對(duì)應(yīng)的強(qiáng)化規(guī)則如下：
等級(jí)成功等級(jí)失敗等級(jí)成功概率失敗概率
求得到一把+10的屠龍刀所需的強(qiáng)化次數(shù)。
狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：
?第一行的1~10代表抵達(dá)狀態(tài)，第一列的1~10代表出發(fā)狀態(tài)
·?如圖第2行第3列的值0.7，表示的是：從狀態(tài)1→狀態(tài)2的概率是0.7(強(qiáng)化成功事件)，狀態(tài)1→狀態(tài)1的概率是0.3（強(qiáng)化失敗事件）
·?保證每一行的概率之和為1
·?該矩陣表示每次強(qiáng)化只有成功和失敗退回到指定等級(jí)這2種事件，可自行定義升級(jí)暴擊等事件(有很小幾率從1升到3之類)
import random
p=[70,60,50,40,30,25,20,15,10]
lv2=[1,1,1,2,3,4,5,6,7,10]
total=0
for i in range(10000):
? ? lv=1
? ? trycount=0
? ? while lv<10:
? ? ? ? if random.randint(1,100)<=p[lv-1]:
? ? ? ? ? ? lv+=1
? ? ? ? ? ? trycount+=1
? ? ? ? else:
? ? ? ? ? ?lv=lv2[lv-1]
? ? ? ? ? ?trycount+=1
? ? total+=trycount?
print total/10000
