Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 23 октября 2025 09:09

Ограничение по времени: 1 секунда Ограничение по памяти: 256 мегабайт Условная вероятность события А при условии события В (обозначается как Р(А В)) — это вероятность того, что событие А случится при условии того, что событие В уже случилось. Например, если событие А — это «на улице идёт дождь», событие В — это «на улице светит солнце», то событие АП В это «на улице идёт дождь и светит солнце» = «на улице можно увидеть радугу». Условной вероятностью события А при условии события В будет вероятность увидеть радугу при условии того, что на улице светит солнце. Для подсчёта условной вероятности есть следующая формула: P(ANB) P(A|B) == - , где Р(Т) — Р(B) вероятность события Т, АПВ — это вероятность того, что случились оба события - и А, и В — одновременно. Аналитику Паше для построения одной модели поручили узнать о связи между скоростью и выносливостью бегунов. Паша собрал информацию о N бегунах, среди которых М быстрых, К выносливых. Какая вероятность больше: быть быстрым при условии того, что ты выносливый, или быть выносливым при условии того, что ты быстрый? Гарантируется, что среди его знакомых есть хотя бы один и быстрый, и выносливый бегун. Формат входных данных На вход подаются три целых положительных числа: N, M, K(1

Ответ нейросети

23 октября 2025 09:09

Ключ: P(Fast | Endurance) = I / K, P(Endurance | Fast) = I / M, где I = |Fast ∩ Endurance| ≥ 1. При этом I не влияет на сравнение, остаётся сравнить M и K.

  • Если M > K, то P(Fast|Endurance) > P(Endurance|Fast) → вывод 1
  • Если M < K, то P(Fast|Endurance) < P(Endurance|Fast) → вывод 2
  • Если M = K, вероятности равны → вывод 3

Ни N, ни точное значение I не нужно.

Пример кода (Python 3):

import sys

def solve():
    data = sys.stdin.read().strip().split()
    if not data:
        return
    # В входе: N M K
    N = int(data[0])
    M = int(data[1])
    K = int(data[2])

    if M > K:
        print(1)
    elif M < K:
        print(2)
    else:
        print(3)

if __name__ == "__main__":
    solve()

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Ограничение по времени: 1 секунда Ограничение по памяти: 256 мегабайт Условная вероятность события А при условии события В (обозначается как Р(А В)) — это вероятность того, что событие А случится при условии того, что событие В уже случилось. Например, если событие А — это «на улице идёт дождь», событие В — это «на улице светит солнце», то событие АП В это «на улице идёт дождь и светит солнце» = «на улице можно увидеть радугу». Условной вероятностью события А при условии события В будет вероятность увидеть радугу при условии того, что на улице светит солнце. Для подсчёта условной вероятности есть следующая формула: P(ANB) P(A|B) == - , где Р(Т) — Р(B) вероятность события Т, АПВ — это вероятность того, что случились оба события - и А, и В — одновременно. Аналитику Паше для построения одной модели поручили узнать о связи между скоростью и выносливостью бегунов. Паша собрал информацию о N бегунах, среди которых М быстрых, К выносливых. Какая вероятность больше: быть быстрым при условии того, что ты выносливый, или быть выносливым при условии того, что ты быстрый? Гарантируется, что среди его знакомых есть хотя бы один и быстрый, и выносливый бегун. Формат входных данных На вход подаются три целых положительных числа: N, M, K(1
Ключ: P(Fast | Endurance) = I / K, P(Endurance | Fast) = I / M, где I = |Fast ∩ Endurance| ≥ 1. При этом I не влияет на сравнение, остаётся сравнить M и K. - Если M > K, то P(Fast|Endurance) > P(Endurance|Fast) → вывод 1 - Если M < K, то P(Fast|Endurance) < P(Endurance|Fast) → вывод 2 - Если M = K, вероятности равны → вывод 3 Ни N, ни точное значение I не нужно. Пример кода (Python 3): ```python import sys def solve(): data = sys.stdin.read().strip().split() if not data: return # В входе: N M K N = int(data[0]) M = int(data[1]) K = int(data[2]) if M > K: print(1) elif M < K: print(2) else: print(3) if __name__ == "__main__": solve() ```