以下是一种解决不等概率、有依赖的无重复抽样问题的示例代码：

import random

def dependent_sampling(probabilities, dependencies):
    sampled_indices = []
    remaining_probs = probabilities.copy()

    while len(sampled_indices) < len(probabilities):
        # 根据剩余概率计算累积概率
        cum_probs = [sum(remaining_probs[:i+1]) for i in range(len(remaining_probs))]
        # 生成一个随机数
        rand_num = random.random()

        # 找到符合条件的索引
        selected_index = None
        for i, cum_prob in enumerate(cum_probs):
            if rand_num < cum_prob:
                selected_index = i
                break

        # 将已选择的索引添加到结果列表中
        sampled_indices.append(selected_index)
        # 更新剩余概率
        remaining_probs[selected_index] = 0

        # 更新依赖项的剩余概率
        for i, dependency in enumerate(dependencies[selected_index]):
            if dependency == 1:
                remaining_probs[i] = 0

    return sampled_indices

# 示例输入
probabilities = [0.2, 0.3, 0.5]
dependencies = [[0, 1, 1], [0, 0, 1], [0, 0, 0]]

# 执行抽样
sampled_indices = dependent_sampling(probabilities, dependencies)

# 输出结果
print("抽样结果：", sampled_indices)

在上面的示例中，probabilities是一个包含每个元素的概率的列表，dependencies是一个二维列表，表示每个元素之间的依赖关系。函数dependent_sampling使用了一个while循环来执行抽样过程。在每一次循环中，先计算剩余概率的累积概率，然后生成一个随机数，并根据随机数选择符合条件的索引。然后将选择的索引添加到结果列表中，并更新剩余概率和依赖项的剩余概率。最后返回抽样结果。

请注意，上述代码示例中的依赖关系是通过二维列表来表示的，其中1表示有依赖，0表示没有依赖。您可以根据实际情况自定义依赖关系的表示方式。