答：

分类加法原理和分步乘法原理是基本的概率学习方法。它们是处理计算某些事件的概率时非常有用的技巧。下面是它们的详细解释：

1、分类加法原理

分类加法原理可以帮助我们计算两个或多个事件之间的联合概率。它的表述如下：如果有两个互斥的事件A和B，则它们的联合概率等于事件A的概率加上事件B的概率，即P(A or B) = P(A) + P(B)。

例如，假设我们要从一个装有10个球的袋子中随机选出一个，每个球都是红色或绿色的。我们可以定义两个事件：事件A是“从袋子中选出一个红球”，事件B是“从袋子中选出一个绿球”。由于这两个事件是互斥的（即一个球只能是红色或绿色），所以我们可以使用分类加法原理来计算选出红色或绿色球的概率。具体地，P(A or B) = P(A) + P(B) = 5/10 + 5/10 = 1。

2、分步乘法原理

分步乘法原理可以帮助我们计算复杂事件的概率，其中该事件可以分解为多个独立且相互依赖的子事件。它的表述如下：如果事件A可以分解为两个或多个独立的子事件，分别是B1、B2...Bk，那么事件A的概率就等于依次发生B1、B2...Bk的概率之积，即P(A) = P(B1) × P(B2) × ... × P(Bk)。

例如，假设我们要从一个标有10个数字的字母表中随机选择一个字母串，该字母串应为“AB”。我们可以定义两个事件：事件B1是“第一个字母是‘A’”，事件B2是“第二个字母是‘B’”。由于这两个事件是相互独立的（第一个字母是什么与第二个字母无关），所以我们可以使用分步乘法原理来计算得到“AB”的概率。具体地，P(AB) = P(B1 and B2) = P(B1) × P(B2) = 1/10 × 1/9 = 1/90。

总之，分类加法原理和分步乘法原理是处理概率问题非常有用的技巧，在实际应用中经常被使用。