要求
某互联网公司一年一度的春招开始了，一共有 n 名面试者入选。每名面试者都会提交一份简历，公司会根据提供的简历资料产生一个预估的能力值，数值越大代表越有可能通过面试。
小 A 和小 B 负责审核面试者，他们均有所有面试者的简历，并且将各自根据面试者能力值从大到小的顺序浏览。由于简历事先被打乱过，能力值相同的简历的出现顺序是从它们的全排列中等可能地取一个。现在给定 n 名面试者的能力值 scores，设 X 代表小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的简历数，求 X 的期望。
提示：离散的非负随机变量的期望计算公式为
。在本题中，由于 X 的取值为 0 到 n 之间，期望计算公式可以是
。
示例 1：
输入：scores = [1,2,3]
输出：3
解释：由于面试者能力值互不相同，小 A 和小 B 的浏览顺序一定是相同的。X的期望是 3 。
示例 2：
输入：scores = [1,1]
输出：1
解释：设两位面试者的编号为 0, 1。由于他们的能力值都是 1，小 A 和小 B 的浏览顺序都为从全排列 [[0,1],[1,0]] 中等可能地取一个。如果小 A 和小 B 的浏览顺序都是 [0,1] 或者 [1,0] ，那么出现在同一位置的简历数为 2 ，否则是 0 。所以 X 的期望是 (2+0+2+0) * 1/4 = 1
示例 3：
输入：scores = [1,1,2]
输出：2
限制：
- 1 <= scores.length <= 10^5
- 0 <= scores[i] <= 10^6
核心代码
class Solution:
def expectNumber(self, scores: List[int]) -> int:
return len(set(scores))
解题思路：假设能力值为 x 的员工有n个（即员工 x1, x2, ..., xn 的能力值均为x），n >= 1，由于 x1, x2, ..., xn 的排列服从均匀分布，此时 x1 在小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的概率为 1/n。则这 n 个员工的简历在小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的份数的期望为 E = n · 1/n = 1。
所以：scores 数组内，在小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的简历数，等于 scores 数组内不同能力值的个数
