该思路来自于这个网页：
https://blog.csdn.net/z472421519/article/details/49018339
思路：
首先我们设从第 \(k\) 个点到达第 1 个点的答案为 \(E_k\) ，那么很明显从 \(E_1 = 1\) 。
然后我们考虑 \(E_2\) ，首先我们有 \(\frac{1}{2}\) 的几率到达第一个点，然后我们有 \(\frac{1}{2}\) 的几率到达第二个点，通过先到达第二个点之后再到达第一个点需要的步数为 \(E_2 + 1\)，然后，得到方程：
\[E_2 = \frac{1}{2} \times E_1 + \frac{1}{2} \times (1 + E_2)\]。
解出这个方程我们就可以得到 \(E_2\) 。
之后我们从第3个点开始考虑。首先我们还是有 \(\frac{1}{3}\) 的几率到达第1个点，然后我们有 \(\frac{1}{3}\) 的几率可以先跳到第二个点，然后再跳到第一个点，这样我们的情况我们就需要 \(1 + E2\) 步到达第一个点。然后我们有 \(\frac{1}{3}\) 的几率到达第3个点，此时我们就需要 \(1 + E3\) 步从第3个点跳到第3个个点之后再跳 \(E_3\) 步到达终点。然后我们得到方程：
\[ E_3 = \frac{1}{3} \times E_1 + \frac{1}{3} \times (1 + E_2) +\frac{1}{3} \times (1 + E_3)\]
之后我们解出 \(E_3\) 即可。
同理关于 \(E_4\) 的方程为：
\[ E_4 = \frac{1}{4} \times E_1 + \frac{1}{4} \times (1 + E_2) + \frac{1}{4} \times (1 + E_3) + \frac{1}{4} \times (1 + E_4) \]
之后我们可以以此类推得到关于 \(E_5\) 的方程：
\[ E_5 = \frac{1}{5} \times E1 + \frac{1}{5} \times (1 + E_2) + \frac{1}{5} \times (1 + E_3) + \frac{1}{5} \times (1 + E_4) + \frac{1}{5} \times (1 + E_5) \]
然后我们可以算出 \(E_5\) 的答案为 \(\frac{37}{12}\) 。