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...alert("中奖"); break; case 5 : alert("中奖");...alert("中奖"); break; case 5 : alert("中奖");
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。...一、概率中奖率计算原理 概率中奖率计算的核心在于根据每个奖项设定的特定概率，模拟随机事件的发生过程，以确定用户是否中奖以及中何种奖。具体而言，通常有以下两种主要方法： 1....概率设置错误 概率设置是中奖率计算的基础，必须保证所有奖项的概率之和等于1。否则，可能导致某些奖项中奖概率过高或过低，甚至无法正常计算中奖结果。...连抽奖励 连续未中奖达到一定次数后，下一次抽奖获得更高概率的特殊奖项。可以通过维护用户抽奖状态，跟踪未中奖次数，适时调整当前用户的抽奖概率。...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。
/【本文中一些MYSQL版本可能是以前的，MYSQL建议使用5.7以上的版本】/ 今天遇到这样的一个问题 封装一个 抽奖概率函数 思前想后去网上找点资料吧,而且不止一种方法 这种我感觉还是比较容易的...function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率数组的总概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率数组循环 foreach...; foreach ($prize_arr as $key => $val) { $arr[$val['id']] = $val['v']; } $rid = get_rand($arr); //根据概率获取奖项...id //$res['yes'] = $prize_arr$rid-1; //中奖项 unset($prize_arr[$rid-1]); //将中奖项从数组中剔除，剩下未中奖项 shuffle($prize_arr
/ / 今天遇到这样的一个问题 封装一个 抽奖概率函数 思前想后去网上找点资料吧,而且不止一种方法 这种我感觉还是比较容易的 还是那句话 实现功能的思路不止一种 代码也不止一种。...function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率数组的总概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率数组循环...; foreach ($prize_arr as $key => $val) { $arr[$val['id']] = $val['v']; } $rid = get_rand($arr); //根据概率获取奖项...id / /$res['yes'] = $prize_arr$rid-1; //中奖项 unset($prize_arr[$rid-1]); //将中奖项从数组中剔除，剩下未中奖项 shuffle($prize_arr...{ $pr[] = $prize_arr$i; } $res['no'] = $pr; echo json_encode($res,JSON_UNESCAPED_UNICODE); 以上这篇php简单中奖算法
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.
'href') if url: url = 'http://www.sunlava.com/' + urlcsvfile.close()print 'done' 验证机选、守号哪种中奖概率高...这个写起来也没什么难度，主要是使用 Python 中集合的取交集运算，判断是否中奖，中几等奖： # coding=utf-8# 测试大乐透的中奖概率# author: 给力星(www.powerxing.com...买大乐透彩票7年的中奖可能结果 ? 买大乐透彩票7年的中奖可能结果 1114期的量比较少，结果相对不稳定。 再来看看迭代次数10的情况，就是70年，大概也就是这一生能买的彩票数了： ?...至于双色球，机选和守号的概率也基本持平： ?...双色球的测试结果 而且总体来看，双色球收益与投入比略高于大乐透，但没有中一二等奖的话反正都是亏… 本文只是简单的测试，但也能看出来，随意的机选或者守号，中奖概率真差不多，毕竟彩票头奖是接近两千万分之一的概率
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
比如买一半，那就是中奖概率变成1/2——要花掉17721088元，还有一半的可能性是不中。其他比例大家可以自己计算。每一种在降低投入的同时，也在降低中奖概率。...仍然用扔骰子的方法来玩，同理： 第一次，选中的概率为1/6，没选中的概率为5/6，现在该换5面的骰子了。 第二次，选中的概率为1/5，没选中的概率为4/5，现在该换4面的骰子了。...第三次，选中的概率为1/4，没选中的概率为3/4，结束。 被选中的概率是多少呢1/6+(5/6)×(1/5)+(4/5)×(1/4)=3/6。...37260/133784560=0.0279% 网上还有一种算法说是 38916/133784560=0.0291% 这种算法是有问题的。...延伸阅读《白话大数据与机器学习》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：togo-maruko 推荐语：以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现
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...，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...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...instancetype)getMbyprobabilityRangeWithArr:(NSArray*)arr; @end NS_ASSUME_NONNULL_END 1.2 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.
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： ?
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