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mathrandomphp技巧_算法 若何经由进程Mathrandom方法实现X平方或更多次方的概率

访客 2024-11-06 0

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每种措辞都有随机方法,在Java中的随机方法有Math.random()方法、Random类。

Math.random

Math.random()方法的返回值的是double类型,其返回值的范围为[0,1),包含0,不包含1,会把0 ~ 1之间的数进行等概率返回。

mathrandomphp技巧_算法  若何经由进程Mathrandom方法实现X平方或更多次方的概率

等概率验证

所说是等概率返回个中的某一个数,那我们能不能验证一下?

mathrandomphp技巧_算法  若何经由进程Mathrandom方法实现X平方或更多次方的概率
(图片来自网络侵删)

验证思路:

设置一个循环,循环1千万次。
定义一个变量count,用来记录这1千万次中,小于0.4的个数。
在循环里判断如果返回值小于0.4,则count值加1。
用count比上1千万,如果得出的值在0.4旁边,解释是等概率的。

当然这个循环次数和0.4也可以是其他值。

来看下代码实现:

public class Code09_Random { public static void main(String[] args) { int times = 10000000; int count = 0; for (int i = 0; i < times; i++) { if (Math.random() < 0.4) { count++; } } System.out.println((double) count / (double) times); }}复制代码

经由多次实行验证结果如下:

当比较的数为0.4时,输出结果为0.4001569、0.3998326、0.3999383。

当比较的数为0.68时,输出结果为0.6799999、0.6800383、0.6800142。

当比较的数为0.8时,输出结果为0.7999352、0.800083、0.7999917。

等等,经由多次验证,创造比较值和输出的结果是非常靠近的,这解释Math.random()是等概率返回的。

扩大范围

Math.random()返回值的范围为[0,1),如果把Math.random()返回值乘以5,即Math.random() 5,那么就可以得到[0,5)这个范围的数据,并且是等概率的,等概率验证办法与之前相同,不再赘述。

同样的,想要返回[0,K)之间的数,只须要乘以K即可,Math.random() K,如果把得到的数据强转成int型,就可以得到[0,K-1]等概率数据。

Math.random()实现X2的概率解析

Math.random()返回值的范围为[0,1)并且是等概率的,那么[0,X)上的数有X个,那么如果实现[0,X)范围的数据返回的概率为 X2 呢?

我们知道,在数学上,X和X2分别对应线性和曲线,对付X来说,[0, 0.3]涌现的概率为0.3,[0, 0.8]涌现的概率为0.8,[0, 1)涌现的概率为1。

对付X2来说,X越小他对应的的概率越低,但是终极[0, 1)这个范围的概率是1。

代码实现

要实现这个功能,实在也很大略,调用两次Math.random()获取其最大值就可以了。

public static double x2Probability() { return Math.max(Math.random(), Math.random());}复制代码

嗯?是不是觉得很不可思议。
下面我们来验证一下。

概率验证

验证思路也很大略,跟上面一样,定义一个count来记录一下,末了获取比例。
怎么知道这个比例对不对呢?我们再获取目标概率的平方来比拟下,如果两个值很靠近的话,解释是对的。

public class Code10_Random { public static void main(String[] args) { int times = 10000000; int count = 0; double target = 0.4; for (int i = 0; i < times; i++) { if (x2Probability() < target) { count++; } } System.out.println((double) count / (double) times); System.out.println(Math.pow(target, 2)); } public static double x2Probability() { return Math.max(Math.random(), Math.random()); }}复制代码

多次实行结果如下:

# 0.4 对应的结果0.15997870.16000000000000003复制代码

# 0.8 对应的结果0.63976570.6400000000000001复制代码

实际测试的结果真的和X2的平方差不多。

事理解析

首先范围为[0,X),x2Probability方法调用了2次Math.random()方法,并获取最大值,如果这个最大值落在[0,X)范围内,解释两次random产生的随机数,都落在了[0,X)范围内,概率自然是X2了。

当第一个Math.random()方法产生的随机数落在[0,X)范围内的概率为X,第二个Math.random()方法产生的随机数落在[0,X)范围内的概率也为X,两次随机事宜是独立的,以是总概率为X2。

拓展

如果是想通过Math.random()实现X3的概率呢?和上面的事理是一样的,实行3次Math.random()方法即可,代码如下,验证方法和上面同等,就不再进行验证了。

public static double x3Probability() { return Math.max(Math.random(), Math.max(Math.random(), Math.random()));}复制代码

如果是想通过Math.random()实现XK的概率呢?同理,我们只须要调用K次Math.random()方法即可。

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