简述 1-10 平均 100 / 10 = 10%/个数 的概率 总共有 10 项结果 每项都有 10% 的中奖概率 最低就是 10% / 项 的中奖概率 但如果把 10项 分成 5项每份，那么就有...2项 100 / 2 = 50% 的概率 也就是说把 1-5 数字所执行的方法改成一样的，把 6-10 所执行的方法改成一样的 默认是 50% 的中奖概率 代码 部分代码 ...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率
问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。 输入格式 一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。...输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据，n≤5.
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？...主要思路 借用蓄水池算法。先定义一个1~n-1的数组，然后从中抽样K个数。...主要思路 利用蓄水池算法。先生成一个大小为1000的数组，将前1000个关键字填入数组中，随后的关键字随机进行交换。 在半径为1的圆中随机选取一点 主要思路 假设圆心(0,0)。...*y = random() % 10000; *x = (2 * r / (*x)) - r; *y = (2 * r / (*y)) - r; }} 蓄水池算法...算法实现： int impounding_reservoir(int *array,int length, int k) { if (k <= 0 || array == NULL
二、开箱子or大转盘 三、抽卡保底算法 四、洗牌算法 五、组合随机算法 总结 ---- 前言 概率 在游戏中可以说是最玄学的东西了，只要涉及到游戏，基本上就跟概率是离不开关系的。...---- 一、独立随机算法 每个怪物都会携带一些游戏道具（装备，宝石，金币，道具，任务物品等），被击败后，会根据概率随机掉落。...浮动概率。这种方案有点类似于PRD算法。这种抽卡的机制在于每次抽完卡后调整所有卡牌的比例，让单人整体抽卡的感觉更趋近与高斯分布，但是收敛的方式会更快，从而让最终的结果接近于期望。...对 10连抽卡保底模型 感兴趣的小伙伴可以参考下这篇文章：《10 连抽保底的概率模型》 ---- 四、洗牌算法 洗牌算法 最典型的应用莫过于音乐播放器的随机播放。...那么，既然伪随机费时费力，还反自然，为什么在应用领域还要引入各种伪随机的算法呢？ 其目的就在于——让用户得到更好的体验。 真随机，就是原始时代的怪物掉落，掉不掉全看运气。每次概率都是一模一样。
，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。...什么是hyperloglog结构 Hyperloglog(HLL)是指从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。...作为低资源需求的代价，基数测量是概率性的，意味着具有小于2％的误差。...HyperLogLog基本原理 HLL的数学原理在这里不作解释，通俗来说HLL是通过散列中左边连续0的数量来估计给定集合的基数，因为一个好的哈希算法可以确保我们每个可能的散列具有大致相同的出现概率和均匀分布...其中二进制共有4位，每位出现0的概率是1/2,所以如果连续出现四个0则元素个数至少有16个，那么我如果得到一个左边有k个0元素则至少有2 ^ k个元素。
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...不过，大多数情况下，面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的，所以我们应该花时间把它学透彻。 二、工作原理 首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。...数组的分解步骤如下图所示： 三、动图演示 四、算法分析 a. 复杂度： 快速排序的方法复杂度有时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度往往是决定一个算法优劣的最重要出发点，空间复杂度在当今的计算机上已经没有那么大的影响力了。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。
引言 iOS抽奖转盘：概率抽奖算法 & 转盘算法 & 转盘主视图的实现思路 （从CSDN下载完整Demo）https://download.csdn.net/download/u011018979/16651799...github.com/zhangkn/TurntableV 在app侧控制中奖奖品，有两种方式 方式一： 发起网络请求获取当前选中奖品(推荐)，即由服务侧控制中奖数据，更安全 方式二：根据奖品百分比进行控制中奖概率...I、根据奖品百分比进行控制中奖概率 根据中奖概率probability 确定随机中奖范围probabilityRange 根据随机中奖范围probabilityRange，确定中奖奖品 1.1 定义奖品模型...property (nonatomic, copy) NSString *imageName; @property (nonatomic, copy) NSString *icon; /** 该奖品的中奖概率...assign) double probability; // @property (nonatomic, assign) NSRange probabilityRange; /** 根据奖品的中奖概率获取中奖奖品
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 18, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中的逆序对 在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对...pHead1 : p2->next); } return p1; } }; 2 概念题 【概率统计】两个人抛硬币，规定第一个抛出正面的人必须穿女装，请问先抛的人穿女装的概率多大...= 2160 【概率统计】若串S=′software′,其子串的数目是多少？...【概率统计】某地每天有流星雨的概率是相等的，一个人每天晚上都去观察，发现一个月能够看到流星的概率是91%，请问半个月中能够看到流星的概率是多少？...利用反向思维，如果半个月都看到流星的概率为p, 则没有看到的概率就是1-p，同时一个月都没有看到流星的概率为1-p, 从而1-(1-p)(1-p) = 91%, 则最后得到p=70%.
公平概率抽奖算法工具类分享 支持按概率权重抽奖 支持奖品动态增减 支持泛型传参 返回奖品 依赖hutool工具类，可进一步改造成带库存的奖品，我这里暂时用不到库存就不改造了，有大佬改造好了请留言~ 工具类...prizeList){ if (CollUtil.isEmpty(prizeList)){ return null; } //概率总和...NumberUtil.add(rateSum,NumberUtil.toBigDecimal(map.get("winnRate")+"")); } System.out.println("概率总和
摘要 本文介绍机器学习算法中的概率方法。概率方法会对数据的分布进行假设，对概率密度函数进行估计，并使用这个概率密度函数进行决策。...1 准备知识 本节给出概率方法的基本流程，后续要介绍的不同的概率方法都遵循这一基本流程。 1.1 概率方法的建模流程 (1). 对 p(y | x; θ) 进行概率假设。...概率方法的优缺点各是什么? 优点: 这种参数化的概率方法使参数估计变得相对简单。缺点: 参数估计结果的准确性严重依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的真实数据分布。...对 p(x | y, θ) 进行概率假设。 生成式模型的主要困难在于, 类条件概率 p(x | y)是所有属性的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。...判别式模型和生成式模型各是什么，各自优缺点是什么，常见算法中哪些是判别式模型，哪些是生成式模型? 答案见上文。 贝叶斯定理各项的含义? 答案见上文。 朴素贝叶斯为什么叫“朴素”贝叶斯?
问：现有一新病人，化验测试表明其有癌症，该病人实际患有癌症的概率是多少？...（计算过程四舍五入保留4位小数） 这其实很类似于TP和FP的概念，其中TP为化验为癌症且确实患有癌症的概率为：0.00898%，FP为化验为癌症但却没有癌症的概率为：0.9923%，因此化验为癌症的总概率为...最后总的概率为0.00898% / (0.00898%+0.992*3%)。 【概率统计】参加支付宝夜谈分享的同学共有50人，现设有甲、乙、丙三个夜谈主题。...【概率统计】20个阿里巴巴B2B技术部的员工被安排为4排，每排5个人，我们任意选其中4人送给他们一人一本《effective c++》，那么我们选出的4人都在不同排的概率为？...因此概率为： C(5,1) * C(5,1) * C(5,1) * C(5,1) * 4！*16！/ 20！
我们想和大家分享的「Yoho基于GRU+LR算法下的用户注册概率预估」，基于循环神经网络的框架，充分的利用了用户在app上的行为信息，保证了高效的结果反馈速度，兼备算法框架良好的延拓性能。...注册概率预估定义 注册概率预估，即预估用户下载app后，浏览app过程中主动注册的可能性。通过识别出有注册倾向的人群，辅助以人为介入的方式（优惠、折扣，关怀等），可以提高用户实际注册的概率。...基本的注册概率预估算法设计的流程如下： ?...数据处理过程，只需要按照用户的浏览先后顺序进行排序即可，大大的降低了耗时，对整体算法的实效性上不会产生任何影响。...因此，我们甚至可以在用户每一次产生动作之后就对其的注册概率进行重新判定，得到用户的浏览流对应的注册概率波动情况。 ?
1.冒泡排序 /*冒泡排序 * 实现原理： * 1.两个for循环，比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置 * 2.内部的for循环一遍执行完以后...
面试发现自己的算法知识有不足，因此参考了多篇文章学习总结。 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。...快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...不指定算法的数组排序 let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10]; arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大 4.
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。
https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/80969712 JS的排序算法 引子 ---- 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔...node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。）...这给最近想恶补算法和数据结构知识的我造成了一定困扰，因为我想寻找一本以JavaScript为默认语言的算法书籍。...那么，我就从算法领域里最基础的知识点——排序算法总结起好了。...动态定义间隔序列的算法是《算法（第4版》的合著者Robert Sedgewick提出的。在这里，我就使用了这种方法。
论文模型 为了对本文所设计的SocialMF算法有更为直观的理解，我们先介绍一下传统的PMF算法： 假设我们有M个项目，N个用户，评分1-K。Rij表示用户i对项目j的评分。...那么，我们将评分的条件概率定义为： ? 其中，g(x)是一个逻辑函数，如下： ? 此外，假设用户和项目特征向量均符合均值为0的球形高斯先验分布： ?...通过贝叶斯推断，可以得出U和V的对数后验概率，如下所示： ? 可以等价于最小化如下所示的二次正则项目标函数： ? 综上，我们可以纯粹基于用户项目评分矩阵来学习用户和项目的潜在特征向量。...因此，观察到的评分的条件概率与PMF算法相同： ? 与PMF相似，通过贝叶斯推断，对于给定等级和社交网络矩阵，潜在特征向量的后验概率满足： ?...类似的，会得到SocialMF算法的后验概率的对数以及正则化目标函数。 利用梯度下降法即可求解得到目标函数的最小值。 ? SocialMF图形模型如图所示： ?
最近因为某个业务需要用到CRC32算法，但业务又不能容忍重复的数值出现，于是自然就想了解一下CRC32算法的冲突概率（或者叫碰撞概率）。...虽然我没有看懂crc32算法的原理，但隐约觉得这个冲突率不符合实际，于是继续寻找，终于功夫不负有心人，找到一个详细和完整的测试报告（http://www.backplane.com/matt/crc64...由于CRC32算法是通用的，因此也就不存在不同语言实现机制不同的问题，于是我把目光转向了测试模型，问题果然在这里。...归纳总结一下： 1）CRC32在完全随机的输入情况下，冲突概率还是比较高的，特别是到了1亿的数据量后，冲突概率会更高 2）CRC32在输入某个连续段的数据情况下，冲突概率反而很低，这是因为两个冲突的原值理论上应该是相隔很远
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。
很多人，工作了十来年没碰过算法，如今却不得不像蹲自习室一样，捧起大头书死命去看。 呜呼哀哉。 最近和不少参加面试的小伙伴交流了一下，发现出现了一个比较高频的算法题。...不同于链表、树、动态规划这些有规律可循的算法题，加权轮询算法有很多小的技巧，在实际应用中也比较多。最平滑的Nginx轮询算法，如果你没有见过的话，那自然是永远无法写出来的。...然后，基于这个最大公约数，进行轮询算法的运算。 根据介绍的地址，可以很容易写出对应的算法。...这个算法比较巧妙，可以说是非常天才的算法。如果你没有接触过的话，是绝对写不出来的。 虽然算法比较简单，但要证明算法的准确性却不是一件容易的事情。证明的具体过程可以参考以下链接。...至于LVS和Nginx的这些写法，如果以前没有碰到过，大概率是写不出来的，除非你是天才。 但是如果你是天才，还用得着这样粗俗的面试么？
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