blocks|key|3036272|text|400.0+*+rand()+/+(RAND_MAX+%2B+1.0)+<+1+?+1+:+0是一种方法。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3036273|如果你觉得很自信，并且表达式与左值类型匹配，就去掉三元组。注意400.0和1.0的小心放置。|3036274|(重要说明：如果您需要精确的1/+400概率，则不要接受此解决方案。如果RAND_MAX是400的“非常差的倍数”，这个解决方案将不能很好地工作。假设标准要求RAND_MAX不低于32767，那么在这个低值下，该技术的统计特性将很差。)|BOLD|3036275|entityMap^0|0|19|0|V|5|11|3|0|1|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]|$9|S|A|T|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|J]]|D|@]|E|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|X|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

<code>400.0 * rand() / (RAND_MAX + 1.0) &lt; 1 ? 1 : 0</code> is one way.

Drop the ternary if you're feeling confident and the expression matches the lvalue type. Note the careful placement of <code>400.0</code> and <code>1.0</code>.

(Important note: don't accept this solution if you need an accurate 1 in 400 probability. This solution will not work well if RAND_MAX is a "very poor multiple" of 400. Given that the standard mandates RAND_MAX to be no lower than 32767, at that low value the statistical properties of this technique would be poor.)

blocks|key|3036304|text|这里有一个解决方案，它提前从400的间隔中选择一个命中，如果轮到它就报告它；否则它会发出0。当报告命中时，将使用rand()确定下一个间隔的命中。函数使用static变量保持其状态，并使用特殊值-1来初始化自身：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3036305|int+pick(int+n)
{
++++return+400+*+rand()+/+((double)+RAND_MAX+%2B+1);
}

int+next()
{
++++static+int+hit+=+-1;
++++static+int+count;

++++if+(hit+<+0)+hit+=+pick(WIDTH);
++++if+(count%2B%2B+==+hit)+{
++++++++hit+=+((hit+/+WIDTH)+%2B+1)+*+WIDTH+%2B+pick(WIDTH);
++++++++return+1;
++++}

++++return+0;
}|code-block|syntax|javascript|3036306|你可以这样称呼它：|3036307|for+(i+=+0;+i+<+10000;+i%2B%2B)+{
++++printf("%258d+%25d\n",+i,+next());
}|3036308|这与Bathsheba的解决方案不同，因为如果您的样本是400的倍数，它可以保证1:399的分布。这意味着它可能不是你要找的东西。|3036309|编辑我引入了一个新的函数pick，它在0(包含)和n+(排除)之间选择一个随机数，它有望提供比模函数更好的分布。|BOLD|3036310|entityMap^0|1K|6|25|6|0|0|0|0|0|0|2|C|4|P|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@$9|W|A|X|B|C]|$9|Y|A|Z|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|10|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|12|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|13|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|14|8|@$9|15|A|16|B|S]|$9|17|A|18|B|C]|$9|19|A|1A|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|T|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]]|U|$]]

Here's a solution that picks one hit out of an interval of 400 in advance and reports it if its turn comes; otherwise it emits a 0. When the hit is reported, the hit for the next interval is determined with <code>rand()</code>. The functon keeps its state with <code>static</code> variables and uses the special value -1 to initialise itself:

<pre><code>int pick(int n)
{
 return 400 * rand() / ((double) RAND_MAX + 1);
}

int next()
{
 static int hit = -1;
 static int count;

 if (hit &lt; 0) hit = pick(WIDTH);
 if (count++ == hit) {
 hit = ((hit / WIDTH) + 1) * WIDTH + pick(WIDTH);
 return 1;
 }

 return 0;
}
</code></pre>

You call it like this:

<pre><code>for (i = 0; i &lt; 10000; i++) {
 printf("%8d %d\n", i, next());
}
</code></pre>

This is different from Bathsheba's solution, because it guarantees a distribution of 1:399 if your sample is a multiple of 400. This means it might not be what you're looking for.

Edit I've introduced a new function <code>pick</code> that picks a random number between 0 (includive) and <code>n</code> (exclusive), which hopefully provides a better distribution than the modulo function.

I want to generate a random stream of 0's &amp; 1's (10000 iteration) under the constraint that 1 should occur only one out of 400 iteration .Can anyone help me out with it's C code and the libraries and the functions to be used in C.

To generate a random bit pattern with certain constraints

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我想生成一个0&1 (10000次迭代)的随机流，在这个约束下，1应该在400次迭代中只出现一次，有人能帮我解决一下它的C代码、C语言中要用到的库和函数吗？.Can

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