概率的算法
‘壹’ 概率计算公式
12粒围棋子从中任取3粒的总数是C(12,3)
取到3粒的都是白子的情况是C(8,3)
C(8,3)
P=——————=14/55
C(12,3)
排列：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一排，叫做从n个不同的元素中取m个元素的排列。
排列数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，记为Anm
排列公式：A(n,m)=n*(n-1)*.....(n-m+1)
组合：从n个不同的元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同的元素中取m个元素的组合。
组合数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数，记为Cnm。
组合公式：C(n,m)=A(n,m)/m!=n!/(m!*(n-m)!)
拓展资料:
概率的计算，是根据实际的条件来决定的，没有一个统一的万能公式。解决概率问题的关键，在于对具体问题的分析。然后，再考虑使用适宜的公式。
有一个公式是常用到的：P(A)=m/n。“(A)”表示事件。“m”表示事件（A）发生的总数。“n”是总事件发生的总数。
‘贰’ 求概率计算公式
古典概型：
（1）算出所有基本事件的个数n；
（2）求出事件A包含的所有基本事件数m；
（3）代入公式P(A)=m/n，求出P（A）。
几何概型：
设在空间上有一区域G，又区域g包含在区域G内（如图），而区域G与g都是可以度量的（可求面积），现随机地向G内投掷一点M，假设点M必落在G中，且点M落在区域G的任何部分区域g内的概率只与g的度量（长度、面积、体积等）成正比，而与g的位置和形状无关．具有这种性质的随机试验（
掷点），称为几何概型。关于几何概型的随机事件“ 向区域G中任意投掷一个点M，点M落在G内的部分区域g”的概率P定义为：g的度量与G的度量之比，即
P=g的测度/G的测度
几何概型求事件A的概率公式：
一般地,在几何区域D中随机地取一点,记事件“该点落在其内部一个区域d内”为事件A,则事件A发生的概率为：
P(A)=构成事件A的区域长度(面积或体积)/ 实验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积)
这里要指出:D的测度不能为0,其中“测度”的意义依D确定.当D分别为线段,平面图形,立体图形时,相应的“测度”分别为长度,面积,体积等.
‘叁’ 概率怎么计算
这是批排列组合的题目
如果是5选4，再组成数字：
5×4×3×2=120种。
如果是m个，选n个，进行全排列（就是不重复），规律是：
m！/（m-n）！
感叹号是阶乘符号，m！=m×(m-1)×(m-2)×……×3×2×1
‘肆’ 怎么计算概率
概率是对事件发生可能性大小的度量。不会发生的概率为0，一定会发生的概率是100%，也可以说是1.例如抛硬币，正面和反面出现的可能性都是50%，筛子每面出现的可能性都是六分之一，这些概率值通过直觉和经验就能想出来。虽然我们知道实验几次不一定是这个结果，但试验次数很多时，出现的频率就会接近概率值，无穷次时，频率就会等于概率。
通过直观和经验就能知道概率的几个基本命题，也可以说是公理，苏联的数学家柯尔莫哥洛夫总结了3条概率公理。
1. 事件发生的概率不小于0
2. 集合中的事件必有一件发生，则发生的概率之和等于1
3. 集合中事件互相不容，没有交集，则发生至少一个的概率等于每个事件概率之和
这3个公理不需记忆，应用时也不需刻意用，用直觉和经验靠算术思维就能想出概率计算方法。
通过这3个公理也可以推导出6个定理，也不需记忆，甚至不需要知道。
概率计算不像方程应用，简单地分别考虑每个数值含义列出等式，然后变换方程就能求解。列概率算式无法这样做，那些概率定理和概率公式以及写法，如:贝叶斯公式 P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，对列出概率算式帮助不大，也无法降低分析和推理难度，也就是说概率知识的公理化意义不大。概率计算时，只需按算术思维，按直觉和经验直接列出算式，然后进行四则运算即可。简单的场合，可以直接列出一个算式就可以算出概率值，在稍微复杂的场合需要分别列出几个算式，然后再去转换，这些复杂场合的概率算法常见的有频次算法，集合对应算法，和反向算法。
‘伍’ 概率的公式是怎么计算的
1、C 3 10 = (10*9*8)/(1*2*3)
A 3 10=10*9*8
2、A(n,m)=n*(n-1)*(n-2)……（n-m+1)，也就是由n往下每个数连乘。
C（n,m）=A(n,m)/A(m,m)。一般地，从n个不同的元素中，任取m（m≤n）个元素为一组，叫作从n个不同元素中取出m个元素的一个组合。
(5)概率的算法扩展阅读：
概率的加法法则
定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：
P（A∪B）=P（A）+P（B）
推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)
推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1
推论3：为事件A的对立事件。
推论4：若B包含A，则P(B－A)= P(B)－P(A)
推论5（广义加法公式）：对任意两个事件A与B，有P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)[1]
条件概率
条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)
条件概率计算公式：
当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)
当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)
乘法公式
P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)
推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)[1]
‘陆’ 怎么算概率
12粒围棋子从中任取3粒的总数是C(12,3) 取到3粒的都是白子的情况是C(8,3) C(8,3) P=——————=14/55 C(12,3) 排列：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一排，叫做从n个不同的元素中取m个元素的排列。 排列数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，记为Anm 排列公式：A(n,m)=n*(n-1)*.....(n-m+1) 组合：从n个不同的元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同的元素中取m个元素的组合。 组合数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数，记为Cnm。 组合公式：C(n,m)=A(n,m)/m!=n!/(m!*(n-m)!) 拓展资料: 概率的计算，是根据实际的条件来决定的，没有一个统一的万能公式。解决概率问题的关键，在于对具体问题的分析。然后，再考虑使用适宜的公式。 有一个公式是常用到的：P(A)=m/n。“(A)”表示事件。“m”表示事件（A）发生的总数。“n”是总事件发生的总数。
‘柒’ 概率 c 怎么计算
在概率中，C表示组合数。
是从n个不同元素中每次取出m个不同元素（0≤m≤n），不管其顺序合成一组，称为从n个元素中不重复地选取m个元素的一个组合。所有这样的组合的总数称为组合数。
C(n,m) 表示 n选m的组合数，等于从n开始连续递减的m个自然数的积除以从1开始连续递增的m个自然数的积。
(7)概率的算法扩展阅读：
在重复组合中，从n个不同元素中可重复地选取m个元素。不管其顺序合成一组，称为从n个元素中取m个元素的可重复组合。当且仅当所取的元素相同，且同一元素所取的次数相同，则两个重复组合相同。
‘捌’ 概率是怎么计算的
P(A)=A所含样本点数/总体所含样本点数。实用中经常采用“排列组合”的方法计算·
定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：
P（A∪B）=P（A）+P（B）
推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)
推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1
(8)概率的算法扩展阅读
条件概率
条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)
条件概率计算公式：
当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)
当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)
乘法公式
P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)
推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)
参考资料来源：网络-概率计算