这是我写的一个比较简单的抽奖算法,并没有很严谨,用于我自己写的wap文字游戏(美味小镇)上的随机食材,可以设定概率值 <?php /** * Created by PhpStorm.... } } } $this->arr = $arr; return $this; } //返回概率...array(), $odds=0) { $arr||$arr = $this->arr; $odds||$odds = $this->odds; //概率数组循环... ), array( 'id'=>2, 'odds'=>10//相对概率值 ), array( 'id'=>3, ...'odds'=>200//相对概率值 ), ) 调用方法 $a = new Rand($arr); $a->action(1); 本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客
在游戏开发中，会经常碰到计算概率的场景 下面的代码就是一个最简单的根据给定概率计算出随机结果的实例 <?...php //a出现的概率是10%，b是20%，c是30%，d是40% $pro = [ 'a' =>10, 'b' =>20, 'c' =>30, 'd' =>40 ]; function proRand...0, $sum - $v); } } return $ret; } echo proRand($pro); 更复杂的可能会在概率之上加上权重
0-1等概率问题 问题描述 一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...代码实现 int generate01(int (*func)()) { if (func == NULL) return -1; int num1 = -1; int...，等概率的生成1,2,……,n 主要思路 利用上面实现的等概率生成0-1的生成器，等概率的生成k为二进制的bit，而其表示的整数值X在0~n-1的范围时，输出X+1，否则重复产生。...问题描述 随机产生0~n-1中的k个不重复的随机数。...正方形的面积为4，圆形的面积为Pi，故而正方形内的随机点落在圆内的概率为: Pi/4 代码实现 void generatePoint(double*x, double *y, int r){ int
一、公理化定义 即概率的:统计定义、古典定义、几何定义 二、统计定义 1.定义 注:其中（3）运用的是概率的有限可加性 （4） （5） 2....=4·3/(2·1)=6 古典概型的基本模型一、:摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1： 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从袋中无 放回地依次摸出2只球,求这2只球都是白球的概率....(2) 有放回地摸球 问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2次摸到黑球、第3次摸到红球 的概率....古典概型的基本模型二：球放入杯子模型 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球....(2) 每个杯子只能放一个球 问题2 把4个球放到10个杯子中去,每个杯子只能 放一个球, 求第1 至第4个杯子各放一个球的概率.
- 使用数组、方法、循环等实现人名的随机抽取 ## 前言： 我们今天来写一个随机抽取用户名字的一个小程序， 首先我们思考这个需求他需要的条件，要抽取用户的名 字，...就要先有一个容器，来储存用户名字的数据，其次 要有随机的功能实现，因为要随机，所以还要有一个寻 找的功能，挨个寻找的功能需要循环来实现，再想一下 有寻找，找到了还继续往后找嘛...###### 2.实现随机的功能 这里实现随机的功能可以使用Math方法语句来实现 因为这是JDK里提前定义好的方法，可以直接拿来用， 直接新建new一个新的方法，... String[] name = {"张三", "李四", "王五",};//定义人名 int num = (int) (Math.random() * 3);//通过Math实现随机...break; } num = (int) (Math.random() * 3); } //将数组下标设置成随机数，就可以实现人名的随机抽取
题目 给定一个单链表，随机选择链表的一个节点，并返回相应的节点值。保证每个节点被选的概率一样。 进阶: 如果链表十分大且长度未知，如何解决这个问题？你能否使用常数级空间复杂度实现？...select = h; else { i = rand()%count; if(i < 1) //0, 概率...1/count，每次加入一个节点后，之前选的节点有概率被替换 select = h; } h = h->next; }
class RedPacketUtils { private static final Random random = new Random(); /** * 根据总数分割个数及限定区间进行数据随机处理...genRandList(10000, 300, 1, 200, 0.95f) 图片.png 图片.png // 共10000随机分成500份，最小值为1，最大值为200。...答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。 例如：发100块钱，总共10个红包，那么平均值是10块钱一个，那么发出来的红包的额度在0.01元～20元之间波动。...如果前面的人手气不好，那么后面的余额越多，红包额度也就越多，因此实际概率一样的。 4....10.有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？ 答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。 11.拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
题目 给定一个可能含有重复元素的整数数组，要求随机输出给定的数字的索引。 您可以假设给定的数字一定存在于数组中。 注意： 数组大小可能非常大。 使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。...每个索引的返回概率应该相等。 solution.pick(3); // pick(1) 应该返回 0。因为只有nums[0]等于1。...随机翻转矩阵（哈希） 遇到 target，计数+1，然后用 计数分之1的概率去替换之前找到的 target 的下标 class Solution { vector arr; int i,...} else { count++; if(rand()%count == 0)//有 1/count 的概率等于
我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。...这样的累积分布函数似乎并不比概率质量函数来得方便。但在后面，我们会很快看到它的优势。即它可以同时用于离散随机变量和连续随机变量。...连续随机变量的概率定义，正依赖于此：对于连续随机变量，我们只讨论某个区间，比如从1.2到1.4这一区间的概率，而不讨论具体某个点，比如1.3的概率。 ? 观察一个很简单的连续随机分布。...因此，密度曲线下某个区间的面积，就是密度概率函数的积分，代表了随机变量在该区间的概率。概率密度函数就可以非常直观的通过“面积”，来表示概率的大小。...，随机变量的概率分布 累积分布函数 密度函数
编者注："概率与我们的生活习习相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准地做决策。"这是中国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。...概率是针对随机现象。但世上并非每件事都是随机的，我们说过还有必然性。假设投掷一两面皆是人头的铜板，并观察会得到那一面。你晓得这是一必然现象，但仍可说会出现人头的概率为1，而其他情况出现的概率为0。...最后看另一常出现于概率论教科书中的例子。平面上有一单位圆，随机地画一条弦，求弦长大于此圆的内接等边三角形之边长的概率。利用几何，单位圆的内接等边三角形之边长可求出。但如何是随机地画一条弦呢？...要知由1至n的n个正整数中，随机地取1数，其意义较清楚，就是每一数被取中的概率皆为1/n。自区间[0，1]中随机地取1数，其意义也还明白，就是此数会落在[0，1]之任一子区间的概率，为该子区间之长度。...但随机的画弦，是如何画法？此处对于“随机”一词，可以有好多种解释。解释不同，画弦的方式将不同，因而求出的概率也就不同。 上面这几个例子告诉我们，在处理概率问题时，情境要定义清楚。
导读："概率与我们的生活息息相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准地做决策。" 本文是我国中国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。...概率是针对随机现象。但世上并非每件事都是随机的，我们说过还有必然性。假设投掷一两面皆是人头的铜板，并观察会得到哪一面。你晓得这是一必然现象，但仍可说会出现人头的概率为1，而其他情况出现的概率为0。...06 情境解读 概率既然与我们的生活息息相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准的做决策。只是却往往概率应用不易，得到的概率值，常被认为是错的。...但如何是随机地画一条弦呢？要知由1至n的n个正整数中，随机地取1数，其意义较清楚，就是每一数被取中的概率皆为1/n。...自区间[0，1]中随机地取1数，其意义也还明白，就是此数会落在[0，1]之任一子区间的概率，为该子区间之长度。 但随机的画弦，是如何画法？此处对于“随机”一词，可以有好多种解释。
题目 已有方法 rand7 可生成 1 到 7 范围内的均匀随机整数，试写一个方法 rand10 生成 1 到 10 范围内的均匀随机整数。 不要使用系统的 Math.random() 方法。...); //a = 1--6均匀分布 while(b > 5) b = rand7(); //b = 1--5均匀分布 if(a%2) //a有50%的概率是奇数...(1,3,5) return b;//1--5 return 5+b;//6--10(a有50%概率是偶数) } }; ?...(1,10000): sum += (i+i*pow(2,i))/pow(7,i) >>> sum 2.7544444444444447 ---- 看官方解法： 有个疑问 ： 1-49的分布概率是不均匀的吧
作者：yzq 来源：数据社 随机变量 在几乎所有的教材中，介绍概率论时都是从事件和样本空间说起的，但是后面的概率论都是围绕着随机变量展开的。...可以说前面的事件和样本空间都是引子，引出了随机变量这个概率论中的核心概念。后面的统计学是建立在概率论的理论基础之上的，因此可以说理解随机变量这个概念是学习和运用概率论与数理统计的关键。...，多个自变量可以对应同一个函数值，但不允许一个自变量对应多个函数值； 随机变量X取某个值或某些值就表示某种事件，且具有一定的概率； 随机变量中的随机来源于随机试验结果的不确定性； ?...随机变量的表示： 随机变量通常用大写字母X, Y, Z或希腊字母ξ, η等表示； 随机变量的取值一般用小写字母x, y, z等表示。...通过引入随机变量，我们简化了随机试验结果（事件）的表示，从而可以更加方便的对随机试验进行研究。 ? 随机变量的分类： 离散型随机变量； 连续型随机变量；
文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 1.1 随机试验与随机事件 随机试验: 相同条件可重复...结果不止一个 无法预测 事件：每种结果，随机事件A、B、C....以下两种是非随机/极端: 必然事件: 一定会发生的事件. 不可能事件: 一定不发生的事件....,全概率公式是感冒情况下发烧概率和肺炎情况下发烧概率都已知情况下求总的发烧概率,而贝叶斯公式是已知发烧,求感冒或者肺炎的概率.定理: A_1,A_2,A_3…A_n 是完备事件组,则 P(A_i...注意: 概率为零不一定是空集, 概率为1也不一定是全集,比如集合概率模型,落在数轴上某点概率为零,但仍然可以发生. E(X+Y)=E(X)+E(Y) D(X+Y)=D(X)+D(Y)
这样的累积分布函数似乎并不比概率质量函数来得方便。但在后面，我们会很快看到它的优势。即它可以同时用于离散随机变量和连续随机变量。...连续随机变量的概率定义，正依赖于此：对于连续随机变量，我们只讨论某个区间，比如从1.2到1.4这一区间的概率，而不讨论具体某个点，比如1.3的概率。 ? 观察一个很简单的连续随机分布。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。...因此，密度曲线下某个区间的面积，就是密度概率函数的积分，代表了随机变量在该区间的概率。概率密度函数就可以非常直观的通过“面积”，来表示概率的大小。...，随机变量的概率分布 累积分布函数 密度函数
本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算，并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点，以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码，帮助读者理解并掌握这一实用技能。...二、Java实现概率中奖率计算 以下是一个使用Java实现权重分配法计算中奖结果的简单示例： import java.util.Random; public class ProbabilityCalculator...避免方法： 使用java.util.Random类或java.security.SecureRandom类生成随机数，确保其伪随机性。...概率衰减/递增 随着抽奖次数增加，某些奖项的概率按预设规则递增或递减，实现概率动态调整的效果。 4....六、总结 通过理解概率中奖率计算的基本原理，结合Java编程语言，我们可以轻松实现基于概率的中奖结果计算。在实践中，需要注意概率设置的准确性、浮点数比较的误差处理以及随机数生成器的合理使用。
(以上资料来源于“维基百科”) 二、随机生成常用汉字的 C# 程序 新建Java项目，创建代码片段： import java.io.UnsupportedEncodingException; import...java.util.Random; /** 随机生成常见的汉字 @author xuliugen */ public class GeneCharTest { public static void
1，条件随机场(ConditionalRandom Field)： 条件随机场是给定随机变量X条件下，随机变量Y的马尔可夫随机场。...条件随机场与马尔科夫随机场均使用团上的势函数定义概率，两者在形式上没有显著区别；但条件随机场处理的是条件概率，而马尔可夫随机场处理的是联合概率，这是两者的本质差异。 ?...对于上图链式条件随机场来讲，使用势函数和图结构上的团来定义条件概率P(y|x)。如下： ? 其中，Z为规范化因子（也称为归一化项）： ?...3，条件随机场的三个问题：概率计算、学习、预测 3.1，概率计算问题：前向后向算法 ? 3.2，预测问题：Viterbi算法 ? 3.3，学习问题：IIS算法 ?...4，code： # https://github.com/Jesselinux/Mining-Algorithms/blob/master/Machine%20Learning-025-概率图--条件随机场模型
简述 有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。...代码实现 import java.util.Random; public class ProbabilityDemo { public static void main(String[] args...) { // 设置命中概率为20% double hitProbability = 0.2; // 创建随机数生成器 Random random...= new Random(); // 生成一个0到1之间的随机数 double randomValue = random.nextDouble();...// 判断随机数是否小于等于命中概率 if (randomValue <= hitProbability) { System.out.println("命中！")
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