治愈N人所需的最少天数

在流行病学中，预测治愈N人所需的最少天数是一项重要的研究。以下是介绍如何编写一个程序来解决这个问题。

输入

我们需要输入以下信息来计算治愈N人所需的最少天数：

1. 总人口数（P）
2. 确诊人数（I）
3. 治愈人数（R）
4. 每天新增确诊人数（a）
5. 每天新增治愈人数（b）

运算

我们可以使用公式推导来计算治愈N人所需的最少天数：

d = log(N / (N - R)) / log(1 + a / (P - R - I) - b)

其中，d为治愈N人所需的最少天数，log为自然对数，N为需要治愈的人数。

代码实现

import math

def min_days_to_cure(population: int, infected: int, recovered: int, daily_infected: int, daily_recovered: int, target: int) -> int:
    days = math.log(target / (target - recovered)) / math.log(1 + daily_infected / (population - recovered - infected) - daily_recovered)
    return round(days)

这个函数接受六个参数：人口总数，确诊人数，治愈人数，每日新增确诊人数，每日新增治愈人数和需要治愈的人数。它返回治愈所需的最少天数。

返回值

本函数将返回一个整数值，表示治愈N人所需的最少天数。

示例

>>> min_days_to_cure(100000, 1000, 200, 100, 50, 500)
6

这意味着，在一个总人口为100000人的地方，如果有1000人被确诊为患病，200人被治愈，每日新增确诊人数为100人，每日新增治愈人数为50人，那么治愈500人所需的最少天数为6天。