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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，概率公式概率公式记作：P(A|B)
条件概率计算公式：
当P(A)0，概率公式概率公式P(B|A)=P(AB)/P(A)
当P(B)0，概率公式概率公式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)
全概率公式：
设：若事件A1，概率公式概率公式A2，概率公式概率公式…，概率公式概率公式An互不相容，概率公式概率公式且A1+A2+…+An=Ω，概率公式概率公式则称A1，概率公式概率公式A2，…，An构成一个完备事件组。
概率算法：概率算法的一个基本特征是，对所求问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。
随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。
概率的计算公式是：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。概率的计算需要具体情况具体分析，没有一个统一的万能公式。
概率的考点分析
1.随机事件和概率，包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式）；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性）；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型。
2.随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类；离散型随机变量概率分布及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；随机变量分布函数及其性质；常见分布；随机变量函数的分布。
3.二维随机变量及其概率分布，包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。
概率公式是：P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)。
P(A)=构成事件A样本数目/整个样本空间S的样本数目 。
公理1：0≤P(A)≤1既P（A）是一个0到1之间的非负实数。
公理2：P(S)=1整个样本空间的概率值为1。
公理3：P(A⋃B)=P(A)+P(B)如果AB互斥。
定理1：(互补法则)：P(A¯¯¯¯)=1−P(A)。
定理2：P(∅)=0。
定理3：P(A1⋂A2…⋂An)=∑nj=1P(Aj)。
定理4：P(A∖B)=P(A)−P(A⋂B)(P(A∖B)A−B，也就是AB是差集关系)。
定理5：P(A⋃B)=P(A)+P(B)−P(A⋂B)。
定理6：P(A⋂B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)(P(B|A)表示在B发生的情况下发生A的概率)。
定理7：P(A⋂B)=P(A)×P(B)。
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)×P(A)P(B)。
全概率公式：P(B)=∑ni=1P(Ai)×P(B|Ai)。
期望：E(x)=∑ni=1P(xi)×xi。
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)；
P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)；
推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。
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