本文探讨了一种计算特定字符串(goodstring)在一个由随机单词组成的长字符串(longstring)中出现次数的期望值的方法。关键发现指出，在longstring中某个位置出现goodstring的次数仅与前几个相关单词有关，并且这些单词的选择是相互独立的。这一结论有助于解决当longstring长度远大于goodstring长度时的计算问题。
给出n个单词和一个goodstring，从n个单词中随机选K个（每次选择是独立的）连接起来，称其为longstring，
求goodstring在longstring出现次数的期望。
矩阵乘法卡精度了，而且时间复杂也太高。。
解决这个问题的关键的得到以下结论：
在longstring中第m(m > L)个单词出现goodstring的次数只与前面的L个相关，L = goodstring.size()。
而这L个的每一个的选择都是独立的。即对每两个相同的单词（位置 > L)，出现goodstring的期望值是一样的。
所以当K > L时，每加随机一个单词产生的goodstring的期望数也是一样的。
题中K很大的，而L比较小。以上的结论就是这个题目设计的出发点吧。。。
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