问题介绍
三门问题，即蒙提·霍尔问题。蒙提·霍尔原本是美国电视游戏节目Let's Make a Deal的主持人，蒙提霍尔问题就是源自该节目中的一个游戏。如果你是参赛者，以下是节目现场的情况
你会看到三扇关闭的门，蒙提会告诉你每扇门后的奖励：其中有一扇门后面是一辆车，而另外两扇门后面则是诸如花生酱或假指甲之类不太值钱的东西。奖品的摆放是随机的。
你的目标就是要猜出哪扇门后是汽车。如果猜对，汽车就归你了。
我们把你选择的门称为A门，其他两扇门分别是B门和C门。
在打开你所选择的A门之前，蒙提往往会打开B门或C门扰乱你的选择。（如果汽车确实是在A门后面，那蒙提随机打开B门或C门都没有问题。）接下来，蒙提会给你一个机会：你是坚持原来的选择，还是选择另一扇未打开的门
在看结果之前，我希望各位可以先想一下这两者有区别么
代码模拟
import random
doors = [0, 0, 0]
car_door_index = random.randint(0, 2)
doors[car_door_index] = 1
selected_sum = 0
i = 0
# 坚持原来选择
while i < 500000:
selected_index = random.randint(0, 2)
selected_sum = selected_sum + doors[selected_index]
i = i + 1
print('坚持原来选择，选到车的概率:', selected_sum / 500000)
# 换选择
other_doors = [0, 0, 1]
other_car_index = random.randint(0, 2)
doors[car_door_index] = 1
selected_other_sum = 0
i = 0
# 循环500000次模拟结果
while i < 500000:
door_copy = other_doors[:]
# 先随机选一扇门
select_index = random.randint(0, 2)
# 被打开门index
open_index = 0
# 然后打开一扇后面不是车的门，即列表中修改一个非1的元素
if door_copy[select_index] == 0:
for index, item in enumerate(other_doors):
if item != 1 and index != select_index:
open_index = index
break
if door_copy[select_index] == 1:
if select_index == 0:
open_index = random.randint(1, 2)
elif select_index == 1:
l = [0, 2]
open_index = l[random.randint(0, 1)]
else:
open_index = random.randint(0, 1)
# 打开（修改）另一扇们
door_copy[open_index] = -1
# 获取改换主意的结果
door_copy[select_index] = -1
results = [r for r in door_copy if r != -1]
# print(results)
result = results[0]
selected_other_sum = selected_other_sum + result
i = i + 1
print('选择另一扇，选到车的概率:', selected_other_sum / 500000)
结果展示
- 运行了两次
坚持原来选择，选到车的概率: 0.333622
选择另一扇，选到车的概率: 0.667554
坚持原来选择，选到车的概率: 0.333422
选择另一扇，选到车的概率: 0.667566
- 按原来选择毫无疑问是1/2，换选择之后选到车的概率是2/3。
最后
- 感觉和真相还是有差距的
