PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种强化学习算法，由OpenAI于2017年提出，主要用于解决强化学习中策略更新时的不稳定性问题。PPO是深度强化学习领域中非常流行的一种策略优化方法，因其高效性和稳定性，广泛应用于许多复杂任务中，如机器人控制、视频游戏AI和自然语言处理等。
背景与问题
在强化学习中，智能体（agent）通过与环境交互，学习一个策略（policy），以便最大化累积奖励。经典的强化学习方法如策略梯度（Policy Gradient）和Q学习（Q-Learning）在策略更新时会遇到一些问题：
- 策略更新过大：当策略在更新时，如果变化过大，可能会导致策略的性能急剧下降，甚至偏离最优解。这种不稳定性使得算法在许多复杂环境下表现不佳。
- 样本效率低：在高维度环境中，传统的强化学习方法往往需要大量的样本才能找到较好的策略，样本效率较低。
计算随机取汉字的概率与期望次数
在一个包含2万个汉字的集合中，如果我们每次随机取一个汉字，想要取到全部汉字的概率是多少？又需要取多少次，才能期望取到所有汉字？这些问题可以借助概率论中的“优惠券收集问题（Coupon Collector's Problem）”来解答。
