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      數(shù)量備考干貨-巧用逆向思維于排列組合與概率題中

      2021-05-31 18:41:59 公務(wù)員考試網(wǎng) 華圖教育微信公眾號 華圖在線APP下載 文章來源:吉林分院

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      排列組合與概率問題模塊無論在省考還是國考中都屬于必考題型,也是考試中的難點(diǎn),考場上時間緊迫,分秒必爭,所以解這類題目必須要掌握一些解題技巧,這樣才能達(dá)到事半功倍的效果,如一些經(jīng)典解法:捆綁法、插空法和隔板法。這部分題目如果從正面直接求解較難,則可以考慮逆向思維,逆向思維就是當(dāng)我們做一件事,若從正面考慮問題較復(fù)雜時,就從事物的反面去思考解決問題的方法。在排列組合問題中如果正面考慮情況數(shù)比較多,那就利用逆向思維解題,滿足條件的情況數(shù)=總的情況數(shù)-反面情況數(shù);在概率問題中,正面的概率=1-反面概率。在這里,華圖教育談?wù)勑袦y數(shù)量關(guān)系中的一個小技巧:巧用逆向思維于排列組合與概率題中。下面通過幾個例子來學(xué)習(xí)一下。

      【例1】單位工會組織拔河比賽,每支參賽隊(duì)都由3名男職工和3名女職工組成。假設(shè)比賽時要求3名男職工的站位不能全部連在一起,則每支隊(duì)伍有幾種不同的站位方式?( )

      A.432 B.504

      C.576 D.720

      【答案】C。解析:本題問的是“每支隊(duì)伍有幾種不同的站位方式”,屬于排列組合問題,如果從正面情況考慮包括:兩個男職工在一起,第3個男職工不在一起;3個男職工都不連在一起,從正面考慮較復(fù)雜,所以考慮利用逆向思維考慮問題,滿足條件的情況數(shù)=總的情況數(shù)-反面情況數(shù)。3名男職工的站位不能全部連在一起的反面是3個男職工全連在一起,所有的職工排列總的情況數(shù)共有種;計(jì)算反面情況數(shù)時需要采用捆綁法,將3個男員工當(dāng)作一個整體,再與3個女員工進(jìn)行排序,此時相當(dāng)于4個整體進(jìn)行排列,還需要再考慮男員工內(nèi)部的順序,所以情況數(shù)是,則滿足條件的情況數(shù)=720-144=576種。因此,本題選項(xiàng)為C。

      【例2】小王開車上班需經(jīng)過4個交通路口,假設(shè)經(jīng)過每個路口遇到紅燈的概率分別為0.1、0.2、0.25、0.4,則他上班經(jīng)過4個路口至少有一處遇到綠燈的概率是?( )

      A. 0.899 B. 0.988

      C. 0.989 D. 0.998

      【答案】D。解析:本題問的是“經(jīng)過4個路口至少有一處遇到綠燈的概率”,屬于概率問題,從正面考慮問題包含遇到一處綠燈、兩處綠燈、三處綠燈和四處綠燈,情況數(shù)比較多,不利于解題,所以考慮利用逆向思維。至少遇到一處綠燈的反面就是一處綠燈也沒遇到,即4個路口遇到的都是紅燈,是“且”的邏輯關(guān)系,采用乘法原理,故反面概率為0.1×0.2×0.25×0.4=0.002,所以正面的概率=1-反面概率=1-0.002=0.998。因此,本題選項(xiàng)為D。

      【例3】某公司對10個創(chuàng)新項(xiàng)目進(jìn)行評選,選出最優(yōu)秀的3個項(xiàng)目投入運(yùn)行。小張隨機(jī)預(yù)測3個項(xiàng)目將會入選。問他至少猜對1個入選項(xiàng)目的概率在以下哪個范圍內(nèi)?( )

      A. 不到50% B. 50%~60%

      C. 60%~70% D. 超過70%

      【答案】D。解析:本題問的是“至少猜對1個入選項(xiàng)目的概率在以下哪個范圍內(nèi)”,屬于概率問題。從正面求解比較復(fù)雜,所以考慮逆向思維,正面的概率=1-反面概率,至少猜對1個入選項(xiàng)目的反面為一個入選項(xiàng)目也沒猜對,10個創(chuàng)新項(xiàng)目,選擇3個投入使用,則未被選中的項(xiàng)目有7個,則反面為從未被選中的7個項(xiàng)目中選擇3個,情況數(shù)為,總的情況數(shù)為從整體10個項(xiàng)目中選擇3個,結(jié)果為,則反面的概率為,則至少猜對1個入選項(xiàng)目的概率為,超過70%,因此,本題選項(xiàng)為D。

      所以,解決排列組合和概率題,尤其是當(dāng)問題中提到“至少一個”或者從正面思考問題情況較復(fù)雜時,則可利用逆向思維從反面去思考問題,達(dá)到快速準(zhǔn)確解題的目的。

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      (編輯:Nk)
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