编写python代码来计算递归公式

在游戏中，每回合由骰子的掷骰组成，当骰子为偶数时，玩家E得一分，当骰子为奇数时，玩家O得一分。第一个累积7分的玩家赢得奖金。假设骰子是公平的，游戏中断，E领先4−2.编写Python 3代码来计算递归公式，以确定在上述情况下E得到的货币分数，其中

p=0.5、E=4、o=2和m=7

。写下E的比例

从给出的问题中，我们可以得出

p=0.5，m=7，e=4，o=2

。假设A是事件玩家E获胜，其中

m-E=3

轮获胜，B是事件玩家O获胜

m-O=5

轮获胜<代码>P（A，B）=P.P（A-1，B）+（1-P）P（A，B-1）所有正整数k的边界

P（0，k）=1，P（k，0）=0

。因此，一般的递归公式将是

P（m-e，m-o）=P.P（m-e-1，m-o）+（1-P）P（m-e，m-o-1）$，用$P，m，e，o表示

但是，我不确定如何将我导出的这个数学公式转换为Python代码？
对于这个问题，您并不需要递归。你想知道在你得到5次赔率之前，得到3次均等的概率是多少。这意味着我们需要在接下来的3+5-1=7次尝试中至少获得3个偶数的概率（因为如果你只获得2个偶数，你将获得5个赔率，O将获胜）

编写一个非递归函数，使用所有参数（p、e、o、m），以这种方式简单地计算所需的数量，要容易得多。如果骰子不公平，您还可以设置获胜方的概率：

from itertools import permutations

def combos(win, avail):
    array = [1]*win + [0]*(avail-win)
    return len(set(permutations(array)))

def win_probability(p_winner, winner_score, loser_score, max_score):
    winner_needs = max_score - winner_score
    loser_needs = max_score - loser_score
    available_rolls = winner_needs + loser_needs - 1
    prob = 0
    for winner_rolls in range(winner_needs, available_rolls + 1):
        prob += combos(winner_rolls, available_rolls) \
            * p_winner ** winner_rolls \
            * (1 - p_winner) ** (available_rolls - winner_rolls)
    return prob

print(win_probability(.5,4,2,7))

'''
Out:
    0.7734375
'''

你知道如何用Python进行递归吗？也就是说，如何编写递归函数？