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Knuth高算法

我准备这样做一个shuffle,但同时也想看看golang里面是否有这样的接口直接得到结,看了下还真有,这个函数是rand.Perm(n),这个函数会返回一个数组,比如我传入75,会返回一个0-74的随机数组 顿时觉得golang很NB,确实很高。 网上搜索了一下高算法,又发现python里面也有这样的函数,这样写的:for(int i = N - 1; i >= 0 ; i -- ) swap(arr, arr) rand(0, i) 生成 算法就是大名鼎鼎的 Knuth-Shuffle,即 Knuth 算法。看似简单的问题,竟然又扯出Knuth,大意了。能把一件小事情做到极致的人,可以称之为艺术家。Knuth名副其实。

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优势

优势0.导语本周为刷题第15周,第二篇,本篇将通过两种方法解一道中等难度的题,也就是优势。下面一起来实践吧! 然后循环遍历A中的元素,将A中的list队头元素与C中的对头元素相比,如比C中的大,则将C中的对头元组pop出去,否则pop对尾部元素,并A中的元素插入pop出去的index位置(结list当中的index

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    算法

    当然不是,假如,第一次随机到5,第二次如再一次随机到5的话,要求是选择不重复的数,所以要选出50个不重复的数的话,随机次数远远大于50,因为越到后面随机到的数与前面选出的数重复的概率越大。 同样上面的问题也可以这样解决,第一次随机到一个数后,将这个数取出来,再从剩下的99个数字里随机取出第二个数,这样随机50次取出的书就不会重复,这就是今天的主题:算法算法 Fisher-Yates 算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的,后来被Knuth在书中介绍,很多人直接称Knuth算法, Knuth大家应该比较熟悉,《The Art of 等概率:算法有些人也称等概率算法,其实发的过程和我们抽签一样的,大学概率论讲过抽签是等概率的,同样算法选中每个元素是等概率的。用算法思路从1、2、3、4、5这5个数中,随机取一个数? :将排列好的雷,用算法打乱生成雷区图for(int i=N*M-1;i>=0;i--){ int iX = iM; iX为X坐标 int iY = i%M; iY为Y坐标 int randNumber

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    Unity Shader 广告

    广告指的是,一个二维平面的法线方向始终与视线(摄像机的观察方向)相同。广泛运用于渲染烟雾,云朵,闪光等。它的本质在于构建旋转矩阵,此时我们可以选择三个基向量来构建此矩阵。 指向→的方向(X轴)指向↑的方向(Y轴)平面的法线方向(Z轴)计算方法通常是:1.根据当前摄像机的方向确定法线方向(广告的本质),并归一化normal=normalize(viewDir);2.根据得到的法线方向和初始的向上方向

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    关于的研究(三)——过程建模

    相信聪明的你读完以后,会在数学和魔术上,都对“”这一现象有着更加深入的认识。历史文章请戳:关于的研究(二)——你的扑克乱了吗?关于的研究(一)——平常你都是怎么的? 落张数:考虑到扑克的粘滞应,每次落下的从哪一叠还取决于上一张落所在的叠,故两种建模策略:A. 对和上一次落所在叠进行概率分数加权;B. 分叠过程我最开始也是用的二项分布,毕竟天然就是一个离散有限范围空间内的分布,但是无法同时保持期望为对半切开,空间给定,同时还能有可控的方差来表征一个人能否切均匀的能力,所以选用了正态分布离散化后的结; Faro Shuffle的函数过程模型Faro Shuffle在我们的分类中属于非确定,本质上的熵增为0,所以可以看作并没有。 a如很大,这一极端就是围棋了。完全信息博弈下,几乎没有任何随机扰动,每一盘棋几乎由你的水平决定而没有临时的运气成分,哪怕先手和后手的一点点的系统误差都在计算目数的时候校正了。

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    Golang算法

    主要思路为每次随机挑选一个值,放在数组末尾。然后在n-1个元素的数组中再随机挑选一个值,放在数组末尾,以此类推。注意,一定要设置随机种子,否则每次返回的值是一样...

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    算法---random_shuffle

    可以将元素,变得无序 注意要手动添加随机数种子,否则是伪随机#includeusing namespace std;#include#include#includerandom_shufflevoid

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    关于的研究(四)——混乱度计算

    方案二:求取解析表达式近似仍然失以后我们想看能否回到解析的方案,经过思考调研,有以下几点结论:1. 这个离散时间离散变量的随机过程是马尔可夫链,其无后性在整个链条上完美满足;2. 前者是以条件分布样本近似联合分布,当前场景下不具备方便求取条件分布的条件;另一个则是降低变量间的关联度使得问题简化,而这种做法确实会在分布形式上有偏,却也是在复杂度和上一个不坏的折中。 ,实验才具有可信度。 我们取这个最大差的阈值为0.01,更直观地展示了这一结:图3 最大熵差随次数增加的变化图? 本篇仅给出最具代表性的Riffle Shuffle的边缘熵分析结,Hindu Shuffle的暂时留给同学们自行完成,可以完全参照上一篇的模型以及本篇近似计算熵的思路来。

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    JDK1.9-模拟斗地主

    本文链接:https:blog.csdn.netweixin_42528266articledetails103343336 模拟斗地主3.1 案例介绍按照斗地主的规则,完成的动作。 具体规则:组装54张扑克将54张顺序打乱三个玩家参与游戏,三人交替摸,每人17张,最后三张留作底。 查看三人各自手中的(按照的大小排序)、底 规则:手中扑克从大到小的摆放顺序:大王,小王,2,A,K,Q,J,10,9,8,7,6,5,4,3 3.2 案例需求分析准备:完成数字与纸的映射关系 :通过数字完成:将每个人以及底设计为ArrayList,将最后3张直接存放于底,剩余通过对3取模依次发。存放的过程中要求数字大小与斗地主规则的大小对应。 将代表不同纸的数字分配给不同的玩家与底。看:通过Map集合找到对应字符展示。通过查询纸与数字的对应关系,由数字转成纸字符串再进行展示。

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    斗地主之----Java篇

    斗地主案例分析思路代码实现完整代码和演示结哈希表优化----案例分析需求:实现斗地主过程中的,发和看。 并且确保每一位玩家手上拿到的是随机并且按照大小排序好的----思路创建一个盒,也就是定义一个集合对象,用ArrayList集合实现往盒里面装,也就是把打散,用Collections的shuffle ()方法实现发,也就是遍历结合,给三个玩家发,也就是三个玩家分别遍历自己的----代码实现1.创建盒,存放所有 创建一个盒,也就是定义一个集合对象,用ArrayList集合实现 ArrayList poker=new ArrayList();2.往盒里面放入所有组 往盒里面装 * ◆2,◆3,◆4..... ,也就是把打散,用Collections的shuffle()方法实现 ---把打乱 Collections.shuffle(poker);4.

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    python实现斗地主分

    本文实例为大家分享了python实现斗地主分的具体代码,供大家参考,具体内容如下1、建立一个序列,共54个元素,表示一副扑克,初始化时是有顺序的。 2、编写一段代码完成功能,即将刚才的序列从有序的排列变成随机的无序排列。 3、编写一段代码完成切功能,即找到一个1-54的随机数,将刚才后的序列从这个随机数开始。 0,52):poker.append(num)num+=1if (length+1)%4==0:num-=4num+=10poker.extend()print(poker)import random # 0:poker1.append(poker)else:poker2.append(poker)temp=random.randrange(0,2) #为1时 偶奇相加 ,为2时奇偶相加,共2**8种结if player3s)==17:print(农民:,player3s)else:print(地主:,player3s)(显示可先编为函数,使用时引用,可减少代码行数) (此方法未用python内置函数,如你嫌麻烦可在此基础上再次优化

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    关于的研究(六)——从数学到魔术之完美

    关于的研究(一)——平常你都是怎么的?本篇是第六篇:从数学到魔术之完美到这一篇,我们来看看完美这一,在完美精确的特性下,能发挥出怎样的魔力。 完美仅仅是一次固定的排列变换流程而已,它在观众眼里可以是一次不完美的正常,这个差别就是产生魔术的点。但这样一次精密的移动能设计的其实是非常数学化而且难以表演的。必须加以转化。2. 多次完整的完美有一定的手法困难,但是做到魔术并不要求每次都绝对完美,只要能完成魔术即可,比如只要一个局部等(之前reverse操作也有变种,只需要顶恢复就可以了)。3. 视频1 完美三明治这个作品没有过渡依赖完美,用上了加减恒等关系使得精密的数学关系在自由选择下生,而完美只不过把这一以三明治的魔术形式展现出来罢了。 如做不到绝对完美,这里也只需要保证在靠近底或者顶部的前若干张保持完美就好了,这也取决于观众停的多少(不能超过26张)是分叠一定要检查完全相同,这是成立的基础。

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    关于的研究(一)——平常你都是怎么的?

    ,但就混乱排序的上看没有任何区别,实践和理论分析表明,这不是一个很好的方式,费半天劲可能对扑克的混乱程度并没有太大作用。 但反过来,由于太多地方没有乱了,所以给了魔术师很多偷看扑克和强选的机会,像印度式暗撇和强控底便是如此,而这两个性质已经可以设计很多厉害的了。后面我们有专门章节讲这类用印度特性设计的魔术。 由此,某张扑克的位置可以经过几次就控制到一个固定的地方,类巴格拉斯的就可以由此做到了。这个手法可以当纯表演,也可以作为固定流程中的一环,灵活使用。本系列也有例子来来介绍这方面的魔术内容。 2.4 Fake Riffle Shuffle(假鸽尾式同假切,但是看起来会更加逼真,毕竟用的是看起来整叠都完成的Riffle Shuffle,如做得逼真,能让观众参与进来,观众一定会以为这是真的乱了 正是如此,所有的假切手法都有一个真实的过程与之对应而所做之事有略有不同,进而造成魔术,再准备着到别处展示出来。

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    关于的研究(五)——从数学到魔术之印度

    以此为基本性质可以构造两个魔术动作:暗撇(偷看底)和强选(强迫底),只要操作得当,这两个魔术动作可以带来的魔术简直就是无敌的。怎么说无敌呢? ,还能做到更强的预言。 但是,这个魔术被人记住的理由绝对不是这里单个的两次背变色,而是变色的居然出现在观众的手下这件如思考原理就会陷入死胡同的无敌。 之前魔术和产品思维的内在联系一文分析 Poker in Pocket作品时就是极佳的案例,这里两次背变色无疑既加深了观众对的印象,而第二次先找不到再出现在手下的加强则又是的强化,并不违反“魔术不能重复表演 这种例子还有很多,可以在一些大师的作品中慢慢体会,绝对是魔术整体的杀手锏。

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    什么是算法

    问题小E最近在设计一款斗地主小游戏,为了保证发到玩家手中的具有随机性,小E必须对现实世界中的过程进行模拟。看似简单的一个问题,却难住了小E。于是,小E向老师请教。 点评:上面即为算法的思想,其本质是对数组元素进行随机重排。数组中每个元素经过算法后落在数组某个位置上的概率是相等的,算法在类游戏中非常有用。

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    HDOJ 1210 Eddys 问题

    Problem Description Eddy是个ACMer,他不仅喜欢做ACM题,而且对于纸也有一定的研究,他在无聊时研究发现,如他有2N张,编号为1,2,3..n,n+1,..2n。 这也是最初的的顺序。通过一次可以把的序列变为n+1,1,n+2,2,n+3,3,n+4,4..2n,n。那么可以证明,对于任意自然数N,都可以在经过M次后第一次重新得到初始的顺序。

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    关于的研究(七)——从数学到魔术之鸽尾

    只要满足以上公式,我们就能够实现一定的魔术了。 选位置在中部需要合理引导,出范围以后就要换魔术,没有出也会感觉有一些不合理要求,需要魔术师化解;3. 流程中把拿出来又插回去也比较奇怪,需要合理的解释,但这又是完成必须要的一步。 这个魔术和上一个相比,观众视角里,他们的控制力更强,全程在观众手里进行,也就更干净和自然,而且也更爆炸。 而魔术师表演的难度还略有降低,最后从上看则更加震撼,因为,对不了解Riffle Shuffle的细节的人来说,这真的几乎是不可能的事。关于能够多少次,上下移动多少张都是经过估算和推导的。 后来,在Kiko Pastur广州讲座中,他做了一个类似的,据他说不是用的数学原理。不过通过这个数学规律去实现的魔术能够达到同样惊人的,这就是我的风格体现,心满意足了。

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    如何衡量品营销

    许多企业会花费数年和百万美元来建立和发展各自的品。然而,对于如何衡量一个品的影响力和有性上,并没有一套简单的答案。 通常用于衡量品推广活动的。而该衡量则是通过基于消费者调查开发的评分系统来进行。这些调查问卷的典型问题如下: ?对于某个产品或服务,你第一个想到的公司或产品品名是什么? 这种调查能为衡量品推广活动前后的提供有意义的参考。2、品价值不少营销专家提出了各种各样的方法来衡量品价值。俄勒冈大学市场营销的名誉教授Roger J. 响应率随着企业对提高生产力和整体运营率的压力越来越大,营销人员也面临着最大化营销活动的压力。衡量短期直接营销活动有性的指标之一是衡量响应率。 而响应率也被认为是品长期名声的晴雨表。? 转化率同样也受到品知名度的影响。例如,苹公司的促销优惠预计会比未知或知名度低的品产生更高的转化率。?

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    简单粗暴直接,脑广告为何越骂越火?

    另一方面,如只做就不会有品,没有品就难以建立信任、获取溢价和拥有粉丝。和品同样重要,在预算紧缩的大环境下,品将“品合一”作为营销的终极目标。? 第一,是口碑与取舍的艺术,一定要通过产品服务证明自己。脑广告会引发一些用户反感,降低品格调,形成负面口碑。 华杉说,真正赢得消费者信任的企业,必须要树品,但是树品一定要大媒体,大投入,打广告。广告是企业给顾客发信号,如信号不贵不强则信号无,广告要耀武扬威,要有很大的排场才能建立起品信任。 从局部来看,相对于广告而言,“脑广告”铺张一定会有些许浪费,不过从全局来看,这样做才能最好,这是一种粗放与精细的取舍,广告主不能因小失大。 如内容不好,脑广告会有传播,但不一定会有实际,当年“恒源祥、羊羊羊”被骂得很惨,虽然让大家记住了品三个字本身,却没有记住品的理念,没有传达任何有价值的信息,不像脑白金将“春节送礼”这一场景成功封杀

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    关于如何评价质量的猜想

    关于如何评价质量的猜想算法是卡类游戏中必须使用的算法,本质上说算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序,因此出现了很多种算法。 我们不重点讨论如何,我们将眼光关注于出的是否达到我们预期的要求,以及如何衡量出的无序的程度。首先先看一个简单有算法。 以下是一个20位有序几次后的结:?虽然得到了我们想要的,但是我们却无法定量的衡量的质量。换句话说就是如何确定出的究竟乱成什么样子? 假如给我们一副新的,内部是按照某个顺序排列的,算法要达到的目的是尽量让它混乱,但是混乱的结如何呢?所以不论在任何情况下,计算出的混乱程度都是必须的,它可以为我们的进行其他流程提供参考。 因此,归根结底还是需要讨论的混乱程度。为了方便讨论这个问题,我们有个基本假设:如按照某个顺序,无论是升序还是降序,这种顺序的的混乱程度应该定义为0。

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