mirror of
https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp.git
synced 2026-03-23 13:01:14 -04:00
87 lines
7.5 KiB
Markdown
87 lines
7.5 KiB
Markdown
---
|
||
id: 5e44414f903586ffb414c950
|
||
title: Калькулятор вірогідностей
|
||
challengeType: 10
|
||
forumTopicId: 462364
|
||
dashedName: probability-calculator
|
||
---
|
||
|
||
# --description--
|
||
|
||
Ви будете <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-probability-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit</a>.
|
||
|
||
# --instructions--
|
||
|
||
Уявімо, що у капелюсі лежить 5 синіх, 4 червоні та 2 зелені кульки. Яка ймовірність того, що з 4 кульок, які ви витягнете, принаймні 1 буде червоною та 2 зеленими? І хоча можливо прорахувати вірогідність за допомогою вищої математики, легше буде написати програму для виконання великої кількості експериментів для оцінки приблизної вірогідності.
|
||
|
||
У цьому проєкті напишіть програму, яка визначатиме вірогідність випадкового діставання певних кульок із капелюха.
|
||
|
||
Спершу створіть клас `Hat` в `prob_calculator.py`. Клас має взяти змінну кількість аргументів, яка вточнюватиме кількість кульок усіх кольорів із капелюха. Наприклад, об'єкт класу можна створити такими способами:
|
||
|
||
```py
|
||
hat1 = Hat(yellow=3, blue=2, green=6)
|
||
hat2 = Hat(red=5, orange=4)
|
||
hat3 = Hat(red=5, orange=4, black=1, blue=0, pink=2, striped=9)
|
||
```
|
||
|
||
Капелюх завжди створюється з принаймні однією кулькою. Аргументи, які передаються в об'єкт-капелюх, під час створення мають конвертуватися в поле класу `contents`. `contents` має бути списком рядків, де один елемент дорівнює кожній кульці у капелюсі. Кожний елемент списку має бути назвою кольору, яка позначає кульку певного кольору. Наприклад, якщо ваш капелюх `{"red": 2, "blue": 1}`, то `contents` має бути `["red", "red", "blue"]`.
|
||
|
||
Клас `Hat` повинен мати метод `draw`, який приймає аргумент з позначенням кількості кульок, які можна витягти з капелюха. Цей метод має випадково витягати кульки з `contents` та повертати ці кульки списком рядків. Кульки не повинні повертатися до капелюха після того, як їх витягли (як в експерименті з урною без заміни). Якщо кількість кульок, яку треба витягти, перевищує доступну кількість, поверніть усі кульки.
|
||
|
||
Потім створіть функцію `experiment` в `prob_calculator.py` (не в класі `Hat`). Ця функція повинна приймати наступні аргументи:
|
||
|
||
- `hat`: об'єкт-капелюх з кульками, який має бути скопійований у функцію.
|
||
- `expected_balls`: об'єкт, який вказує на точну кількість кульок, котру треба вийняти з капелюха для експерименту. Наприклад, щоб визначити вірогідність того, що ви витягнете 2 сині та 1 червону кульки з капелюха, встановіть `expected_balls` на `{"blue":2, "red":1}`.
|
||
- `num_balls_drawn`: кількість кульок, які треба витягти з капелюха в кожному експерименті.
|
||
- `num_experiments`: кількість експериментів, які треба провести. (Чим більше експериментів було проведено, тим точнішою буде вірогідність.)
|
||
|
||
Функція `experiment` повинна повертати вірогідність.
|
||
|
||
Допустимо, якщо ви хочете визначити вірогідність витягти щонайменше 2 червоні кульки та одну зелену, коли витягаєте п'ять кульок з капелюха, де лежить шість чорних, чотири червоні та три зелені кульки. Для цього вам треба виконати `N` експериментів, порахувати скільки `M` разів ви можете витягти принаймні дві червоні кульки та одну зелену кульку та вирахувати вірогідність як `M/N`. Кожен експеримент складається з капелюха (з певними кульками), витягування декількох кульок та перевірки, чи ви витягли необхідні кульки.
|
||
|
||
Ось так ви можете викликати функцію `experiment`, базуючись на прикладі зверху з 2000 експериментами:
|
||
|
||
```py
|
||
hat = Hat(black=6, red=4, green=3)
|
||
probability = experiment(hat=hat,
|
||
expected_balls={"red":2,"green":1},
|
||
num_balls_drawn=5,
|
||
num_experiments=2000)
|
||
```
|
||
|
||
Оскільки все базується на випадкових витяганнях, то вірогідність буде злегка відрізнятися з кожним новим запуском коду.
|
||
|
||
*Підказка: спробуйте використати вже імпортовані модулі зверху `prob_calculator.py`. Не ініціалізуйте випадкове початкове значення в `prob_calculator.py`.*
|
||
|
||
## Розробка
|
||
|
||
Запишіть свій код у `prob_calculator.py`. Для розробки ви можете використати `main.py`, щоб протестувати свій код. Натисніть кнопку «run» і `main.py` запуститься.
|
||
|
||
Шаблонний код містить інструкції `import` для модулів `copy` та `random`. Спробуйте використати їх у своєму проєкті.
|
||
|
||
## Тестування
|
||
|
||
Модульні тести для цього проєкту знаходяться в `test_module.py`. Ми імпортували тести з `test_module.py` до `main.py` для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».
|
||
|
||
## Надсилання
|
||
|
||
Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.
|
||
|
||
# --hints--
|
||
|
||
Проєкт повинен правильно вираховувати ймовірність та пройти тестування.
|
||
|
||
```js
|
||
|
||
```
|
||
|
||
# --solutions--
|
||
|
||
```js
|
||
/**
|
||
Backend challenges don't need solutions,
|
||
because they would need to be tested against a full working project.
|
||
Please check our contributing guidelines to learn more.
|
||
*/
|
||
```
|