100 个箱子抽奖，每一轮可以选择某一个箱子进行抽奖，每个箱子有一定概率抽中和抽不中，抽中按照reward奖励。
箱子分值 rewards
e.g.[1, 2, 3, …, 99, 100]
抽中概率 probs
e.g. [1.0, 0.99, 0.98, …, 0.02, 0.01]
每一轮有该概率抽中得分，抽不中就游戏结束不能继续下一轮，每一轮可以重复用箱子。
求 x 轮抽奖的最大期望，每个箱子可以重复抽
function draw(List< int >: rewards, List< float >: probs, int: x)
（按照我的理解尽可能还原题目了。如果有见过题目的发现错误欢迎纠正。。）
可能的解法：
一轮：
dp1 = max(reward_i*prob_i)
二轮：
dp2 = max((reward_i+dp1)*prob_i)
以此类推
dp_k = max((reward_i+dp_k-1)*prob_i)
。。。。。。
是必须沿着箱子的序号抽吗
抽的规则是什么？
更新了题目
更新了题目。
积分的期望单轮最大是50或51，都是 25.5。但问题是失败率是 50%，这样意味着抽箱子终止。
如果我一直抽1，这样可以保证一直抽，那不是无穷大么？
当然题目问的是x轮，这个x就很重要了。
答案跟x有关。
确实是和X有关，关系到游戏进行到几轮，和博弈问题很像
我觉得这道题应该问的是期望，而不是最大期望吧？
你的意见是怎么算？
我觉得你可以考虑把整个100盒子抽奖看做是一次抽奖，可以算出对应抽中的概率，和对应的reward，这样就可以把整个问题看做是超几何分布，你就可以去算第X轮的期望了，这是我的理解
但是每一轮都可以挑选一个有最好期望的箱子再开奖？
这是我不理解的地方之一。
我是这样理解得：
第k轮假设选了第j个箱子，那么此时可以获得到最大的points
dp[k][j] = max(dp[k][j], dp[k-1][t] + rewards[j]*pros[j]*pros[t]) t是从1到100都有遍历一遍 （空间是可以优化的）
