有n种不同的邮票，皮皮想收集所有种类的邮票。唯一的收集方法是到同学凡凡那里购买，每次只能买一张，并且买到的邮票究竟是n种邮票中的哪一种是等概率的，概率均为1/n。但是由于凡凡也很喜欢邮票，所以皮皮购买第k张邮票需要支付k元钱。
现在皮皮手中没有邮票，皮皮想知道自己得到所有种类的邮票需要花费的钱数目的期望。
N<=10000
k张k元不好做，先考虑每张都是1元怎么做。
设f[i]表示，已经有了i种，买到n种的期望步数，也就是期望花费。
因为这个f数组，可以表示期望的步数，非常有用。以下讲解继续沿用。
然后，对于k张k元的情况，有两种做法：
（都要通过 期望=概率*事件的结果取值 来理解）
设g[i]表示，从有了i种有邮票到买到n种邮票要花的钱数。
i/n是买到自己原来买过的概率。
该种情况下，到达的结果是，还要有的g[i]花费，并且，之后期望还要买的f[i]次价格都上涨了1，总体加了f[i]，再加上这次的1花费。
为什么可以认为，这一次是第一次买，花费是1呢？
我们在状态中，默认已经有了i张（从天上掉下来的，不花钱），所以，第一次买就是1元了。
或者，因为我们最后要求的是g[0]，
对于g[0]，第一次买花费1肯定是成立的。
所以，我们之后的所有花费，都默认第一次是1，之后计算还会加上的。
画图理解一下，g[i]的组成，黑色部分是的g[i]红色一道是增加了总体的f[i] 绿色一个点是这次操作花费的1元。
而相邻的g[i+1]->g[i]的更新时类似的。因为都加上了一个f[i+1]么，所以g[i+1]的花费1也就变成了花费2了。
设f[i]表示，有了i种邮票，到i+1种邮票的期望步数。
设g[i]表示，有了i种邮票，到有i+1种邮票的期望花费。（第一次就当做是1元）
（理解和上面的第一种方法差不多）
如果到了i，期望之前一共走了nd步，那么，i到i+1的邮票花费都要加上nd*f[i]
期望一定要小心谨慎分析，不要直觉瞎搞，设计好状态，转移。