大數據的問題，完全可以轉化為小數據，從中得出規律，再去推大數據。

比如1加到10000，當然不是直接加。

而是可以通過1加到5，1加到10，這種小數據中的規律，得到高斯求和的公式。

所以這個問題里，或許也可以將100個箱子50個人，簡化成10個箱子5個人。

只要能找出開箱的規律。

得出像求和公式一樣，一個確切的開箱規律對應的概率公式。

那么對應到100箱子50個人，一樣可以求出概率。

江葉心中，想到了這樣一個解題思路。

只是真的要找出確切的開箱方式和概率規律，恐怕還需要不少時間去推算。

而張晉天這時，直接給他公布了答案：

“其實很簡單——”

“100個箱子的排列情況是固定的。”

“所以只需要用固定的開箱規律，就能讓所有人找到號碼的概率更高。”

“我們50人，都是用的同一種開箱方式——”

“比如假定我的號碼是x，需要在100個箱子中，尋找x的號碼?！?

“那么進入房間后，我先開啟編號為x的箱子，里面裝著的號碼是x1。”

“如果x1不等于x，那么我繼續去開編號為x1的箱子?！?

“x1的箱子里的號碼，為x2。”

“如果x2也不等于x，那么我去開編號為x2的箱子?！?

“x2的箱子里的號碼，為x3。”

“如果x3也不等于x，那么我繼續去開編號為x3的箱子......”

“按照這樣的規律，我遲早會找到等于x的xn，也就是我需要的號碼?！?

“而這個‘n’，就代表我的開箱次數?！?

“也就是說，如果這個n≤50，我就能在規定的50次開箱機會中，找到我的號碼?！?

“獲得個人的通關?！眘