首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在c中设置一个随机的int值用于抛硬币

在C语言中,可以使用rand()函数生成一个随机的整数值。下面是一个示例代码,用于设置一个随机的int值来模拟抛硬币的结果:

代码语言:c
复制
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main() {
    // 设置随机数种子
    srand(time(NULL));

    // 生成随机的int值
    int randomValue = rand();

    // 将随机值模2,得到0或1,模拟硬币的正反面
    int coinResult = randomValue % 2;

    if (coinResult == 0) {
        printf("硬币正面\n");
    } else {
        printf("硬币反面\n");
    }

    return 0;
}

在上述代码中,首先使用srand()函数设置随机数种子,这里使用time(NULL)函数获取当前时间作为种子,以保证每次运行程序时生成的随机数不同。然后使用rand()函数生成一个随机的整数值。最后,通过将随机值模2,得到0或1,来模拟硬币的正反面。如果结果为0,则表示正面;如果结果为1,则表示反面。

请注意,这只是一个简单的示例,用于演示如何在C语言中设置一个随机的int值用于抛硬币。在实际应用中,可能需要更复杂的随机数生成算法,并且需要根据具体需求进行适当的调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

统计力学概率论基础(一)

并由此可以得到贝叶斯(Bayes)定理: P(A|C)P(C)=P(C|A)P(A) 或者写为这种更加常见形式: P(A|C)=\frac{P(C|A)P(A)}{P(C)} 还是在这个案例,因为我们知道第一个硬币正面朝上...累积分布函数 如果我们随机一个骰子,它朝上一面对应,有可能是整数1~6之间一个。因为在投之前,我们并不知道会出现什么数字朝上,因此我们将朝上数字定义为一个随机变量 X 。...+h(6)P(X=6) 对于连续型随机变量来说,期望可以写为: \mu(X)=E(X)=\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dx 带函数期望可以写为: E(h(x))=\...(XY)-E(X)E(Y) 需要注意是,协方差可以用于计算一维随机变量 X,Y ,也可以用于计算高维随机变量 \textbf{X},\textbf{Y} 。...总结概要 本文主要内容是一些统计力学基础概率论知识,密度函数、分布函数和贝叶斯定理一些基本概念,主要作为一个简单知识内容记录和分享。

10310

假设检验和P那些事

下面举一个烂大街例子:我有一枚专门用于硬币猜正反面的游戏硬币,我需要判断这枚硬币是否是正常硬币游戏中出现正反面的概率相等)。...所以我做了一个假说:该枚硬币是正常,即硬币游戏中出现正面的概率为0.5。 那我现在需要做实验去验证我说对不对。我了20次,正面朝上11次,背面朝上9次(设正面朝上记为1,反面朝上记为0)。...第二步根据中心极限定理可知随机变量\bar{X}服从正态分布。...注:设连续型随机变量X分布函数为F(x),密度函数为f(x),对于任意\alpha (0\lt\alpha\lt1),假如x_\alpha满足条件 F(x_\alpha) = \int_{-\infty...R实践 好,下面我们来看如何在R重复上面的实验: 产生一个随机模拟序列(二项分布,生成0和1) flips <- rbinom(20, 1, 0.4) 结果如下:1 0 1 0 1 1 1 0

1.2K10
  • 【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器:ConcurrentSkipListMap

    Skip list让已排序数据分布在多层链表,以0-1随机数决定一个数据向上攀升与否,通过“空间来换取时间”一个算法,在每个节点中增加了向前指针,在插入、删除、查找时可以忽略一些不可能涉及到结点...put操作 CoucurrentSkipListMap提供了put()方法用于将指定与此映射中指定键关联。...前面博主提过,在插入节点时候,会根据采用硬币方式来决定新节点所插入层次,由于存在并发可能,ConcurrentSkipListMap采用ThreadLocalRandom来生成随机数。...如下: int rnd = ThreadLocalRandom.nextSecondarySeed(); 硬币决定层次思想很简单,就是通过硬币如果硬币为正面则层次level + 1 ,否则停止,如下...采取硬币方式决定层次,如果所决定层次大于现存最大层次,则新增一层,然后新建一个Item链表。 最后,将新建Item链表插入到SkipList结构

    762100

    【死磕 Java 并发】—– J.U.C 之 Java 并发容器:ConcurrentLinkedQueue

    Skip list让已排序数据分布在多层链表,以0-1随机数决定一个数据向上攀升与否,通过“空间来换取时间”一个算法,在每个节点中增加了向前指针,在插入、删除、查找时可以忽略一些不可能涉及到结点...put操作 CoucurrentSkipListMap提供了put()方法用于将指定与此映射中指定键关联。...前面博主提过,在插入节点时候,会根据采用硬币方式来决定新节点所插入层次,由于存在并发可能,ConcurrentSkipListMap采用ThreadLocalRandom来生成随机数。...如下: int rnd = ThreadLocalRandom.nextSecondarySeed(); 硬币决定层次思想很简单,就是通过硬币如果硬币为正面则层次level + 1 ,否则停止,...采取硬币方式决定层次,如果所决定层次大于现存最大层次,则新增一层,然后新建一个Item链表。 最后,将新建Item链表插入到SkipList结构

    34220

    随机数是如何生成

    引出 在现实, 会有硬币猜正反操作, 硬币要么是正, 要么是反, 在揭晓之前, 我们谁也不知道它现在状态....而这, 是因为其中存在着很大不确定因素, 硬币力度、硬币角度、接硬币力度和角度、硬币重量、当前风速等等....但是在计算机, 要想生成一个随机数, 就需要通过一个算法来实现, 那么生成随机算法是如何实现呢? 简单想一下这个事情, 通过确定输入, 确定步骤, 输出不确定?...简单看了几种随机函数, 主要了解一下思想, 毕竟咱也不会真正去写一个这样函数. 计算机随机数 平方取 由伟大冯诺依曼前辈想出....随机序列生成同理, 将上一次输出作为下一次输入. 很明显, 其中 m 决定了序列生成随机最大, 「截断性线性同余法」, 「逆同余法」 等是它变种.

    1.5K20

    解决一个有意思硬币问题,计算连续两次正面所需次数数学期望

    三、代码示例 下面这段代码主要功能是通过模拟实验来估计在一系列硬币投掷,得到连续 n 次正面的平均所需次数(即数学期望)。这个问题在概率论和统计学很常见,尤其是在研究随机过程和伯努利试验时。...random 模块,它提供了生成随机函数,用于模拟投掷硬币随机性。...这部分代码设置了模拟参数,并调用 calculate_expected_value 函数进行模拟计算。然后打印出通过大量模拟得到连续两次正面所需次数近似期望。...不均匀硬币求解两个正面的期望 硬币直到出现连续 N 次正面为止期望 硬币次数期望 一枚硬币连续抛出两次正面的概率是多少?...同样一枚硬币直至连续 2 次出现正面,此时次数期望为多少?

    19300

    【Redis04】高级数据类型-HyperLogLog

    ,在RedisHyperLogLog只需要12k内存就能统计2^{64}个 计数存在一定误差,但误差率整体较低,标准误差为 0.81% 可以设置辅助计算因子减小误差 LogLog 简介 HyperLogLog...这个实验是这样随机一枚硬币,那么正面朝上和反面朝上概率都应该是 50% ,那么如果一直重复硬币,直到出现正面朝上,就记作1次伯努利实验。...假设做了n次伯努利实验,第一次实验k_1次硬币, 第二次了k_2次硬币,那么第 n 次实验就了k_n次硬币,在[k_1,k_n]之间,,就必然存在一个最大k_m,,k_m意义就是在这一组伯努利实验...\frac{1}{2^{R_j}}} 在Rebit实现方法 如果我们我们可以通过k_m来估计n,那同样,对于一个比特串,我们就可以按照这个原理估算出里面1个数,例如在 统计一个页面每日点击量...(一个桶可以看作一轮伯努利实验) 修正因子 constant 并不是一个固定,他会根据实际情况而被分支设置:P = \log_2 m m 是分桶数 switch (p) { case 4:

    58810

    数据科学18 | 统计推断-渐近性

    随机变量服从正态分布 n <- 10000 means <- cumsum(rnorm(n))/(1:n) #生成10000个标准正态分布随机数,求累积平均值 #即第1个观测平均值、前2个观测平均值...根据中心极限定理,当n→∞时,随机变量X样本均值 分布近似正态分布 ,随机变量 ,近似标准正态分布 。 例:假设 为第 次不规则硬币结果,取值为0或1,取值为1概率为 。...30次硬币时,Y分布不是很好近似正态分布,但是当n增大时,分布将近似正态分布。 CLT应用:估计量置信区间 置信区间估计用一个区间来估计参数值。...二项分布参数置信区间 若 为第 次不规则硬币结果,取值为0或1,取值为1概率为 , ,样本均值为 。 p置信区间为 ,这个置信区间称为Wald置信区间。...)/n) #置信区间上限 mean(llp) #计算置信区间覆盖真实p比例 }) 对于每一个p,进行1000次模拟,每次模拟20次硬币,计算每次模拟得到样本均值 以及相应

    2.4K30

    量子真随机

    而在量子密码方案,参与者经常需要根据随机数来随机执行几种操作之一,或随机选择不同位置测量结果用于检测窃听。...一、表面随机数 提起随机产生方法,很容易联想到序列密码密钥流生成算法和日常生活硬币(如图1)。前者通过确定函数作用在初始种子密钥上来获得密钥流,所产生是“伪随机数”。...由表面随机性所产生随机数并不是真正随机,这里称之为“表面随机数”。 图1 硬币游戏 下面以经典硬币游戏为例说明为何它产生随机数不是真随机。...当然这一假设并不容易实现,而外在因素稍有差异就可能会引起结果不同,所以我们每次硬币结果看起来就像是随机了。 由此可见,硬币不能产生真正随机数。...下面我们对其进行简单描述。 实验装置可以简化为图3所示,椭圆区域表示一个安全实验室:它不会主动向外泄露信息,且攻击者也无法进入该区域。装置两个黑盒子用于产生随机数,记为Alice和Bob。

    1.3K40

    机器学习数学基础之概率统计

    还是比如硬币,当小明知道一枚硬币是均匀,然后赋予下一次抛出结果是正面或反面都是50%可信度(概率分布),可能是出于认为均匀硬币最常见这种信念,然后比如小明随机了1000次,发现结果正是这样,那么它就通过这些证据验证了自己先验知识...,它一个为 ? 。就其本身而言,一个随机变量只是对可能状态描述;它必须伴随着一个概率分布来指定每个状态可能性。 随机变量可以是离散或者连续。离散随机变量拥有有限或者可数无限多状态。...当P(x,y)每个被写在由每行表示不同x,每列表示不同y形成网格时,对网格每行求和是很自然事情,然后将求和结果P(x)写在每行右边边缘处。...协方差:在概率论和统计学,协方差被用于衡量两个随机变量X和Y之间总体误差。数学定义式为: ? 相关系数:相关关系是一种非确定性关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度量。...同分布:就是每次抽样,样本都服从同样一个分布色子每次得到任意点数概率都是1/6,这就是同分布但若我第一次一个六面的色子,第二次一个正12面体色子,就不再是同分布了 独立同分布:就是每次抽样之间独立而且同分布意思

    73760

    EM算法 实例讲解「建议收藏」

    这是一个硬币例子,H表示正面向上,T表示反面向上,参数θ表示正面朝上概率。硬币有两个,A和B,硬币是有偏。本次实验总共做了5组,每组随机一个硬币,连续10次。...如果知道每次是哪个硬币,那么计算参数θ就非常简单了,如上图所示。 如果不知道每次是哪个硬币呢?...那么,我们就需要用EM算法,基本步骤为:1、给θA和θB一个初始;2、(E-step)估计每组实验是硬币A概率(本组实验是硬币B概率=1-本组实验是硬币A概率)。...分别计算每组实验,选择A硬币且正面朝上次数期望,选择B硬币且正面朝上次数期望;3、(M-step)利用第三步求得期望重新计算θA和θB;4、当迭代到一定次数,或者算法收敛到一定精度,结束算法...由两个硬币初始0.6和0.5,容易得出投掷出5正5反概率是pA=C(10,5)*(0.6^5)*(0.4^5),pB=C(10,5)*(0.5^5)*(0.5^5), pA/(pA+pB)=0.449

    1.2K20

    软考高级架构师:随机函数模型

    下面是一些随机函数模型例子: 硬币模型:结果可能是正面或反面,每一次硬币结果都是随机。 股票市场价格模型:股票日价格变动可以用随机过程来模拟,因为它受到无数不可预测因素影响。...适用于描述具有随机系统或过程 D. 能够帮助我们理解和分析随机过程 硬币模型是随机函数模型一个例子,如果一枚公平硬币1000次,大约有多少次会正面朝上?...随机函数 D. 常量函数 使用随机函数模型模拟股票市场日价格变动一个优点是? A. 完全消除市场风险 B. 保证投资回报 C. 能够模拟价格随机波动 D....单一来源数据 在随机函数模型,"随机性"来源可能是? A. 模型不完善 B. 外部环境变化 C. 输入数据错误 D....在理想情况下,一枚公平硬币1000次,正面和反面出现次数大约各占一半,即大约500次正面朝上。 答案:C。顾客到达服务窗口时间间隔是不确定,因此使用随机函数来描述最为合适。

    5200

    数据分析简单题目分享(附答案)

    C 正态分布:多组(多次独立重复实验下随机变量均值) D 二项分布:多次硬币独立重复试验 解答: A 学生分布:小样本量下对正态分布均值进行估计 B 泊松分布:某段时间内,事件发生概率...也可以认为是n很大p很小二项分布。 C 正态分布:多组(多次独立重复实验下随机变量均值) D 二项分布:多次硬币独立重复试验 把体积看成时间,那么本题符合B泊松分布。 3....能应用于非线性可分情况 b. 最后分类时由支持向量决定,复杂度取决于支持向量数目而不是样本空间维度,避免了维度灾难 c....如果一个特征有效,那么这个特征引入杂质会明显影响模型效果 b. 引入杂质会影响分布,所以更好方式是对特征取值进行洗牌,然后计算前后模型差异 c....,分类误差就是真实减去叶节点输出,得到残差。

    18110

    数据结构(9)-- 跳表

    因此在一些热门项目里用来替代平衡树, redis, leveldb 等。 跳表是一个随机数据结构,实质就是一种可以进行二分查找有序链表。...一个节点要不要被索引,建几层索引,都在节点插入时由硬币决定。当然,虽然索引节点、索引层数是随机,为了保证搜索效率,要大致保证每层节点数目与上节结构相当(差不多对半开)。...---- 跳表插入 第一步:找到待插入节点该去位置。 第二步:确定该元素要占据层数 K(采用丢硬币方式,这完全是随机)。...(这个update数组不知道的话先存疑) ---- 硬币 硬币,如果是正面(random() < p)则层数加一,直到抛出反面为止。...,会调用一个randomLevel函数,他可以概率返回1~MAX_LEVEL之间,但是level越大,概率越小。

    32620

    可变编解码网络数学原理

    如果经过公式(3)计算出来越小就意味着两个系统越相似。举个例子,在系统1我们用x=1表示硬币出现正面,x=2表示出现反面。在系统2我们用x对应丢骰子正面朝上点数。...前面提到这些理论将会被用于给定系统概率分布推导上。假设我们有一个系统,它运行结果用x表示,但x出现结果由系统内部一个无法观察到变量z来控制,因此两个变量关系如下图所示: ?...,其中p(z)表示在没有看到x情况下z分布概率, 这里我们可以设置z先验概率满足正太分布,这类似于我们是思想实验里面那个选择硬币的人,我们可以根据自己喜好来决定硬币如何选择。...,它乘以编码器生成方差,然后加上生成均值形成要输入给解码器中间向量z,这个过程叫随机抽样,形象化说这就相当于编码器打造了一枚满足特定概率硬币随机抽样就是这枚硬币获取结果。...随机抽样引入了不确定性,就好像每次硬币得到结果都可能不一样,但这些不确定性肯定遵循给定概率。现在我们看看如何训练编码器让它满足(10)第二部分取值尽可能小。由于编码器模拟是正太分布函数 ?

    58121

    【译】CSS存在随机数吗?

    CSS允许在网站上创建动态布局和接口,但作为一种语言,它是静态:一旦设置一个,就不能更改。随机概念不在讨论范围之内。在运行时生成随机数是JavaScript领域,而不是CSS领域。...avatar 为什么我关心CSS随机数 在过去,我曾开发过一些简单只使用CSS应用程序,益智游戏、Simon游戏和魔术。但是我想做一些更复杂事情。...这是一个简单游戏。目标是通过避开蛇并试图爬上梯子,将棋子从棋盘开始推进到最后。 这个项目似乎可行,但我错过了一样东西:掷骰子! 掷骰子(以及硬币)是公认随机算法。...掷骰子或硬币,每次都得到一个未知。 模拟随机掷骰子 我打算用标签叠加层,并使用CSS动画“旋转”和交换哪个层在上面。像这样: ?...但另一方面,它是100%使用 CSS(不需要预处理程序或其他外部语言帮助),对于用户来说,它看起来是100%随机。 这种方法不仅适用于随机数,而且适用于任何随机情况。

    1.7K20

    采样

    采样作用: 采样本质是对随机现象模拟,根据给定概率分布,来模拟产生一个对应随机事件。采样因此可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观认识。...比如,通过二项分布采样,可以模拟硬币出现正面还是反面,这个随机事件,进而模拟产生一个多次硬币出现结果序列,或者计算多次硬币后出现正面的频率。...采样所得到样本集本身也可以看作是一种非参数模拟,即用较少量样本点来近似总体分布,并刻画总体不确定性。从这个角度来说,采样也是一种信息降维,可以用于模型训练,在总体分布有无穷多个点情况下。...对当前数据进行重采样,自助法和刀切法,可以充分利用已有数据,挖掘更多信息,可以通过多次重采样来估计统计量偏差,方差等。...另外,由于计算机存储和计算单元只能处理离散状态,因此也不能产生连续均匀分布随机数,只能通过离散分布来近似逼近连续分布,通过增加离散空间来提供足够精度。

    6510

    钟形曲线:中心极限定理 精选

    硬币实验n次概率分布称为二项分布。对对称硬币来说,二项分布是一个取值对应于二项式系数离散函数,也就是帕斯卡三角形第n列。...考虑图1所示高尔顿钉板实验一个小球下落过程:小球在下落过程碰到n个钉子上,每次都等效于一次“公平硬币”类型随机变量。也就是说,一个小球从顶部到底部过程,等效于n次硬币之和。...事实上,中心极限定理也与一个极值“原理”有关,那是“熵最大原理”。正态分布是在所有已知均值及方差分布,使得信息熵有最大分布。...微积分,将一个连续可导函数f(x)在a邻域泰勒展开为幂级数,可以近似计算函数: 这儿,0阶近似f(a)是f(x)在a,1阶修正中f’(a)是f(x)在a一阶导数值……剩余是高阶小量,...此外,也可以用物理学“矩”概念来描述随机变量各阶参数:期望m是一阶矩,方差s2是二阶矩。

    1.1K20

    一文了解最大似然估计

    我们问题就是我扔硬币是否公平。 需要注意重要是,在这种情况下, 不再是随机。我们有了二项式过程观察结果,这意味着它现在是一个固定。...概率质量函数(PMF)是用于描述离散随机变量概率分布函数。对于给定随机变量取值,概率质量函数给出了该取值发生概率。概率质量函数输入是随机变量取值,输出是对应取值概率。...概率质量函数是给定参数值时,计算随机变量取值概率;而似然函数是给定观测数据时,评估参数值可能性。因此,似然函数通常用于参数估计,而概率质量函数用于描述随机变量分布。...如果将参数想象成旋钮,那么这实际上就是找到最适合数据旋钮设置。 我们可以将我们目标表达如下: 公式,argmax操作返回产生目标函数最大参数。...更一般地说,它是一个模型函数,描述了在给定特定参数设置情况下数据分布方式。 2.2 给似然函数加上对数 现在,让我们将这些想法与上面描述硬币抛掷数据联系起来。

    59610
    领券