LCP 11. 期望个数统计

某互联网公司一年一度的春招开始了，一共有 n 名面试者入选。每名面试者都会提交一份简历，公司会根据提供的简历资料产生一个预估的能力值，数值越大代表越有可能通过面试。

小 A 和小 B 负责审核面试者，他们均有所有面试者的简历，并且将各自根据面试者能力值从大到小的顺序浏览。由于简历事先被打乱过，能力值相同的简历的出现顺序是从它们的全排列中等可能地取一个。现在给定 n 名面试者的能力值 scores，设 X 代表小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的简历数，求 X 的期望。

提示：离散的非负随机变量的期望计算公式为 E(X)=\sum^{\infty}_{k=1}kPr(x=k)。在本题中，由于 X 的取值为 0 到 n 之间，期望计算公式可以是 E(X)=\sum^{n}_{k=1}kPr(x=k)。

示例 1：

输入：scores = [1,2,3]

输出：3

解释：由于面试者能力值互不相同，小 A 和小 B 的浏览顺序一定是相同的。X的期望是 3 。

示例 2：

输入：scores = [1,1]

输出：1

解释：设两位面试者的编号为 0, 1。由于他们的能力值都是 1，小 A 和小 B 的浏览顺序都为从全排列 [[0,1],[1,0]] 中等可能地取一个。如果小 A 和小 B 的浏览顺序都是 [0,1] 或者 [1,0] ，那么出现在同一位置的简历数为 2，否则是 0。所以 X 的期望是 (2+0+2+0)*1/4 = 1

示例 3：

输入：scores = [1,1,2]

输出：2

限制：

• 1 <= scores.length <= 10^5
• 0 <= scores[i] <= 10^6

Python 解答:

class Solution:
    def expectNumber(self, scores: List[int]) -> int:
        def permutate(n):
            result = 1
            for i in range(1, n+1):
                result *= i
            return result
        adic = dict()
        for score in scores:
            if score not in adic.keys():
                adic[score] = 1
            else:
                adic[score] += 1
        return len(adic.keys())