在matlab中,从延迟的几何分布(大于0的正整数的几何分布)中采样的最佳且正确的方法是什么? 据我所知,延迟几何分布的定义如下,其中f是概率质量函数: f(k)= (1-p)*p^(k-1) for k=1,2,3... and 0<p<1 我目前的方法是从该分布中采样,首先求解k,然后定义一个返回随机值的函数: function k = georndDel(p)
f = rand;
k = log(-(f*p)./(p-1))./log(p); %for log(p)<>0, 0<p<1
end 但是,这会返回一个连续的值,有时是负值,
此函数以正整数n为参数,生成3个介于200和625之间的随机数,其中最小的随机数称为minValue,中间的随机数称为myTaret,最大的随机数称为maxValue。
def usingFunctionsGreater(n):
#create random numbers
aList=[]
for i in range(3):
aList.append(random.randrange(200,625,1))
#assign minValue, myTarget, and maxValue
注释应该有助于解释我想要编写的程序,但我不知道如何将变量分配给生成的列表中的元素。
我每次都需要创建一个随机的正整数,并将其发送到Gatling中的Json body。
我使用下面的代码创建了一个随机的正ineger:
val r = new scala.util.Random;
val OrderRef = r.nextInt(Integer.MAX_VALUE);
但是,如何将随机生成的值提供给json主体呢?
我试过了:
.exec(http("OrderCreation")
.post("/abc/orders")
.body(StringBody("""{ "orderReference"
我需要在我的代码中生成非负的随机整数。下面的示例生成整数;
using (RNGCryptoServiceProvider rng = new RNGCryptoServiceProvider())
{
// Buffer storage.
byte[] data = new byte[4];
// Ten iterations.
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
// Fill buffer.
rng.GetBytes(data);
#include <iostream>
using namespace std;
int main ()
{
unsigned int num; unsigned long long int fact = 1;
cout << "Number = "; cin >> num;
for (int i = 1; i <= num; ++i)
{
fact *= i;
}
cout << "Factorial = " << f
我需要将数组的所有值设置为1。我一直试图使用以下代码来完成这一任务:
int bulbSwitch(int n) {
int bulbs[n];
memset(bulbs, 1, n * sizeof(int));
...
但是,调试器显示数组中的所有值实际上都设置为16843009。如果没有memset,数组值似乎是随机的、正整数。为什么会这样,我该怎么解决呢?
我是一个新手程序员,在使用python的codecademy中偶然发现了一个问题。我得到一个随机的正整数n,并且需要分离这些数字以将它们相加,并将和加到一个变量total中
这是我到目前为止的代码,记住我是新手!:)
def digit_sum(n):
total = 0
while len(str(n)) > 0:
total = total + n%10
n -= n//10
我需要一个有效的,可逆的随机排列的n-bit字符串,由128-bit键定义。n可以是从6到128的任何正整数。我对置换的安全性没有要求;只是它是随机的(即不同密钥的输出是不相关的)。
n of 32、64和128位存在许多标准算法。我想知道是否可以使用Keccak海绵结构将这些置换转换为n-bit置换。我理解海绵结构产生可变输入长度和任意输出长度的函数。但是,如果我使用它生成函数将一个n-bit字符串转换为另一个n-bit字符串,那么该函数是否会编码一个随机排列,这还不清楚。是吗?