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骰子点数之和问题

6骰子之和的概率 小伙伴前阵子面试被问到一个问题: 同时掷出六个骰子,求可能出现的点数之和的概率。 思索 6个骰子,点数都是1~6,可能出现的点数和是6~36,那么各个点数和的概率呢?...6个骰子,每个骰子出现1、2、3、4、5、6的概率相等且独立随机的,所以总的情况有6^6 种(如果有10个骰子,那就是6^10种)。...而且如果骰子不是6颗而是100颗呢? 代码实现 从思索的结论看,其实我们代码要做的就只是一个遍历而已。 那么,如何遍历这6^n 种情况?...6^n 表示n颗骰子出现的情况,其无非就是第n颗骰子出现的6种情况与n-1颗骰子出现的6^(n-1) 种情况的匹配。所以我们需要考虑递归,让6^n 变成6^(n-1) ... 直到6^0 。...,remainDiceCount表示还有多少颗骰子没有加入计算,sumMap用于存储最后每种和出现的次数。

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骰子作画的算法

程序员Scott MacDonald做了一个很有趣的项目----骰子作画。 他用黑底白点的骰子。 模拟出一张人像照片。 把图像放大,就可以看得更清楚。 他一共用了2500多颗骰子。...任何一张图片都可以用骰子模拟出来,算法非常简单:将图片分成若干个区域,每个区域经过计算以后,用1-6之间的一个整数表示,代表骰子的一个面。...< x && x <= 206) return 5;     if (206 < x && x <= 247) return 6;     else return 6;   } 整数1,表示骰子朝上的一面有...根据白点值,将骰子依次放入,就能模拟出全图。 这种算法早在1981年就有人提出,当时用的是1~9个白点的多米诺骨牌。 如果区域划分得越小,模拟图的生成效果就越好。

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基于SimpleBlobDetector识别骰子点数

OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤,它就是SimpleBlobDetector,让我们看一个简单的例子: 上图中有6个骰子,我们希望自动识别骰子的点数,...步骤: ① 自适应阈值二值化凸显骰子外轮廓 ② 轮廓查找过滤截取每个骰子ROI ③ 使用SimpleBlobDetector检测ROI中的圆,计算点数输出 下面是代码和效果...params.minCircularity = 0.7 # 应用参数 detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) # 变量轮廓通过外界矩形宽截取每个骰子...它还可以设置其他参数进行Blob过滤,比如: 具体可以参考这篇文章:https://www.learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c/ 对于骰子识别

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微信骰子随机数流程

首先.准备工作,jadx反编译wx708另存为as源码 点击骰子表情,通过monitor从onclick开始追踪定位到关键函数com.tencent.mm.sdk.platformtools.bo.ii...()).nextInt((i - i2) + 1) + i2; AppMethodBeat.m3379o(52299); return nextInt; } hook此函数,修改返回值,容易判断: 玩骰子时...C33825j.getEmojiStorageMgr().BkN.mo55784Qu(C9015bo.getInt(emojiInfo.getContent(), 0)); 这个 Cursor Qu的getCount()得到的数值就是最大点数,如果是骰子则为...= null && Qu.getCount() > 1) { int ii = C9015bo.m13717ii(Qu.getCount() - 1, 0); 这一句调用random产生骰子或划拳结果...orderBy, limit) 很清晰,query通过查询 EmojiInfo表的 catalog 目录和temp应该是当前索引表情定位到具体表情属性,返回到上层函数通过getCount()获取子表情,如骰子应该是

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上帝掷骰子吗–量子物理史话

波恩突然神秘地笑了:“我猜,这里面藏的是……”   “……骰子。”   四   骰子骰子是什么东西?...这就像我们掷骰子,虽然每一个骰子掷下去,它的结果都是完全随机的,从1到6都有可能,但如果你投掷大量的骰子到地下,然后数一数每个点的数量,你会发现1到6的结果差不多是平均的。   ...这些文件可以在http://www.nbi.dk/NBA/papers/docs/cover.html找到。   ...我们这样打比方:假设我们扔骰子骰子可以掷出1-6点,那么我们每扔一个骰子,平均得到的点数是3.5。...他其实是假定,任何一次我们同时扔两粒骰子,它必定等于两个人各扔一粒骰子的点数之和!也就是说只要三个人同时扔骰子,不管是哪一次,A得到的点数必定等于B加C。

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序列比对(九)从掷骰子说起HMM

不过,为了方便,这一部分的开头几篇文章都会以掷骰子为例来对HMM展开讨论。...为了更形象说明,以投骰子为例来说,假设我们有下面这张图: ? 图片引自《生物序列分析》 这张图是说有两种骰子,一种是“公平的”(Fair,简写F),一种是“作弊的”(Loaded,简写L)。...F骰子掷出1-6的概率是一样的,而L骰子掷出6的概率为0.5,其余1-5的概率都是0.1。 此外,如果这次使用F骰子,那么下次仍然使用F骰子的概率是0.95,换用L骰子的概率是0.05。...相反,如果这次使用L骰子,那么下次仍然使用L骰子的概率是0.9,换用F骰子的概率是0.1。 ? ? ? ? ? 隐马尔可夫模型 ?...效果如下:一共投掷了300次,Rolls代表掷出来的数字,Die代表投掷时使用的是公平骰子(F)还是作弊骰子(L)。 ?

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