100囚犯问题Python代码异常：每次运行均17人成功求排查

问题根源：变量作用域错误 #

你的代码中begin函数内定义的prisoners和boxes是局部变量，run函数无法访问这些每次随机生成的新值。实际运行时，run函数使用的是全局环境中未更新的旧变量（或首次运行会直接报错），这就是为什么每次得到固定17名囚犯成功的异常结果。

修正后的代码 #

import random 

def begin(p=False):
    prisoners = list(range(100))
    boxes = prisoners.copy()
    random.shuffle(boxes)  # 索引代表盒子编号，值代表盒子内的编号

    if p:
        for idx, num in enumerate(boxes):
            print(f"盒子{idx}内的编号：{num}")
    return prisoners, boxes  # 返回生成的囚犯列表和打乱后的盒子列表

def run(prisoners, boxes, p=True):
    results = {"Success": False, "NumSucceed": 0, "NumFail": 0}
    
    for prisoner in prisoners:
        fail = True
        current_choice = boxes[prisoner]  # 第一步：打开标有自己编号的盒子
        # 总共50次机会，已经用了1次，剩余49次尝试
        for _ in range(49):
            if current_choice == prisoner:
                fail = False
                break
            current_choice = boxes[current_choice]
        # 检查第一次尝试是否直接成功（循环没执行的情况）
        if current_choice == prisoner:
            fail = False
        
        if fail:
            results["NumFail"] += 1
        else:
            results["NumSucceed"] += 1
    
    results["Success"] = (results["NumSucceed"] == 100)
    
    if p:
        print(results)
    return results

# 运行100次模拟
for i in range(100):
    prisoners_list, boxes_list = begin()
    run(prisoners_list, boxes_list)

关键修改说明 #

1. 变量传递：begin函数返回生成的prisoners和boxes，run函数通过参数接收这些最新的随机数据，确保每次模拟使用的都是当前打乱后的盒子。
2. 逻辑补全：新增了对第一次尝试直接成功的判断（如果第一次打开的盒子就是自己的编号，循环不会执行，需要单独确认）。
3. 命名优化：将choice改为current_choice，提升代码可读性。
4. 去除全局依赖：避免函数依赖全局变量，保证代码的独立性和可复用性。

修正后运行代码，就能得到符合预期的概率结果（整体成功率约30%左右）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arjun