在游戏开发、抽奖活动、营销策略等多种场景中，根据预设的概率计算中奖结果是一项常见的需求。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。
package com.vista; import java.io.IOException; import jeasy.analysis.MMAnalyzer;
候选人无双：JAVA7中在HashMap出现哈希碰撞的时候，会把碰撞的元素用链表相连。JAVA8中在链表长度到达8时会把链表转成红黑树提升查询效率。
香农编码是是采用信源符号的累计概率分布函数来分配字码的。香农编码是根据香农第一定理直接得出的，指出了平均码长与信息之间的关系，同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。香农第一定理是将原始信源符号转化为新的码符号，使码符号尽量服从等概分布，从而每个码符号所携带的信息量达到最大，进而可以用尽量少的码符号传输信源信息。
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即数组 + 链表的实现方式，通过计算哈希值，找到数组对应的位置，如果已存在元素，就加到这个位置的链表上。在 Java 8 之后，链表过长还会转化为红黑树。红黑树相较于原来的链表，多占用了一倍的空间，但是查询速度快乐一个数量级，属于空间换时间。 同时，链表转换红黑树也是一个耗时的操作。并且，一个效率高的哈希表，这个链表不应该过长。
github项目地址：https://github.com/liangzhicheng120/bayes
现在主流的 HashMap，一般的实现思路都是开放地址法+链地址法的方式来实现。
这是一个最大熵的简明Java实现，提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法，附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。
将奖品按集合中顺序概率计算成所占比例区间，放入比例集合。并产生一个随机数加入其中，排序。排序后，随机数落在哪个区间，就表示那个区间的奖品被抽中。返回的随机数在集合中的索引，该索引就是奖品集合中的索引。比例区间的计算通过概率相加获得。如上图：假设抽中苹果的概率为0.2，香蕉的概率为0.3，西瓜的概率为0.5。我们把它们做成一个数组按概率从小到大排列。然后生成一个0-1的随机数，如果落到哪里，对应的就是奖品。
在搞本科生毕设之余，闲下来看看书，写写博客。由于研究生学习要做一个数据可视化的项目，需要用到Java。所以拿了一本《Java核心技术卷一》正在一步步复习之前所学的Java知识。
“三门问题”作为一道经典逻辑推理题，经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力，面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件，运用逻辑推理和数学计算，得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”，其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法，而大部分同学答案是“坚持不换”，选中车的概率永远是 1/n，换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的，如果仅把思维固化在开门角度，确实选中概率永远是 1/n；如果看的是“换的角度”，当然如果你记得贝叶斯公式，那这个问题迎刃而解了，数学世界是充满无穷奥妙的！
我的抓包环境是 Mac 10.14.6 + httpToolKit, 这一步很顺利的抓到包了。
大家好，这是上班以后的第一篇blog，预计后边算法还有2篇。也就是说这是本人算法系列倒数第3篇，感谢大家的指正，今天是说明随机化算法。
学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学，应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人，在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性，只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些，甚至可以说地球、生命、万事万物都是局部性的产物，因为这些都是宇宙中熵分布布局、局部的熵低导致的，如果宇宙中处处熵一致，有的只有一篇混沌。
前言 大家好，这是上班以后的第一篇blog，预计后边算法还有2篇。也就是说这是本人算法系列倒数第3篇，感谢大家的指正，今天是说明随机化算法。 随机数发生器 真正的随机性在计算机上，是不可能的！因为这些数的生成依赖于算法，从而不可能是随机的。所以计算机产生的都是伪随机数 基本理论 生产随机数的最简单办法是线性同余数发生器。 image.png 从上面的公式可知： 为了开始这个序列必须给出x0（x0叫做种子）。如果x0=0,那么这个序列绝不会是随机的。 M为素数，则xi绝不会是0. 如果A和M选择的正确，那么1
nginx-gateway部署在公有云 A, 业务测试服务器部署在办公区机房B, 公有云region A 和 办公区机房 B通过soft V**互连。B机房中有不同类型的应用服务器【nodejs,java(tomcat)】做nginx-gateway的后端upstream节点。nginx-gateway编译安装了ngx_http_upstream_check_module插件，ngx_http_upstream_check_module用于做后端upstream节点的健康监测, healthcheck为每个upstream的后端节点配置有一个raise_counts/fall_couts状态的计数器。业务方同事反馈:从外部访问内部某些应用有概率出现超时, 经观察, nodejs,java(tomcat)的raise_counts计数器概率性地重置为0，
文章整理自 baiziyu 的知乎专栏，感兴趣的朋友可以去关注下这位大神的专栏，很多关于自然语言处理的文章写的很不错。昨天看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章，整理了一下分享给给大家，文章已做部分修改！
把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值出现的概率。
在本教程中，我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一，只涉及简单的数学表达，并且可以使用PHP，C＃，JAVA等语言进行编程。
假设现在已知圆的圆心的x和y坐标，以及该圆的半径radius。要求写一个随机点生成器，要求该生成器生成的点必须在圆内，且每一个点被生成的概率为相等的。规定圆周上的点也属于圆内。
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
基于图的推荐算法，被称为personalRank,它脱胎于PageRank，用概率游走方式，计算用户对商品的关注程度，最终形成推荐。
作者：Kent_Yao 链接：https://www.jianshu.com/p/72ffaa10220
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
在上一期讲到如何测试概率型业务接口之后，产品又提出了新的需求，总结来说是非固定性概率算法，有一套“算法”来计算用户下一次中奖的概率。
从上一篇可以得知，BloomFilter的关键在于hash算法的设定和bit数组的大小确定，通过权衡得到一个错误概率可以接受的结果。
BugZhu抽抽抽！！ Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 695 Accepted Submission(s): 253 Problem Description 当前正火的一款手游阴阳师又出新式神了，BugZhu十分想要获得新出的式神，所以他决定花光所有的积蓄来抽抽抽！BugZhu经过长时间的研究后发现通过画三角外接圆能
袋中有m枚正品硬币，n枚次品硬币（次品硬币两面都有国徽），在袋中任取一枚，将它投掷k次，已知每次得到的都是国徽，那么这枚硬币是正品的概率是多少？
Yinyangshi is a famous RPG game on mobile phones.
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
暴力法需要遍历所有点数组合，因此时间复杂度为 ，观察本题输入取值范围 1≤n≤11
注:不要调用run方法,如果调用run方法好比是对象调用方法，依然还是只有一个线程，并没有开启新的线程，正确开启一个线程的是应该调用其Star方法。
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的技术
在我做接口测试的工作中，有段时间负责产品的每星期活动的接口测试，需求一般比较简单，但是有一批活动很特殊，在之前的工作中都没遇到过，就是概率型业务。常见的抽奖、随机奖励、用户分组等等。都涉及到概率，接口单次返回结果并不可预期，只有经过大量统计得到的结果才具有参考性，也不具有决定性。对于这类接口的测试，当时存在着两个难点：一、如何判断业务实现结果符合预期；二、如何才算发现其中BUG。总结来说就是如何判断概率准确性。
下图是知识星球的一位小伙伴的非常用心的提问，简单分享一下，希望这位读者的经历以及我的回答能够对你有启发。
Java运行时环境(JRE)是将要执行Java程序的Java虚拟机。它同时也包含了执行applet需要的浏览器插件。Java开发工具包(JDK)是完整的Java软件开发包，包含了JRE，编译器和其他的工具(比如：JavaDoc，Java调试器)，可以让开发者开发、编译、执行Java应用程序。
有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。
代码说明 遗传算法解决TSP旅行商问题 算法分为4个类： GeneticAlgorithm SpeciesIndividual SpeciesPopulation TSPData 数据规模: 10 cities, 20 cities and 31 cities. 类说明： GeneticAlgorithm: 遗传算法的主体部分，包括选择、交叉、变异 SpeciesIndividual: 物种个体类 SpeciesPopulation: 物种种群类 TSPData：
在柯林斯原始网络中使用函数tf.nn.top_k电子杂志概率最大的3类，函数将tf.nn.top_k作为网络中的一个计算节点。
在Java中，HashMap是一种常用的数据结构，用于存储键值对。它的设计目标是提供高效的插入、查找和删除操作。在HashMap的实现中，加载因子（Load Factor）是一个重要的概念。本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。
2021-08-17：谷歌面试题扩展版，面值为1~N的牌组成一组，每次你从组里等概率的抽出1~N中的一张，下次抽会换一个新的组，有无限组，当累加和<a时，你将一直抽牌，当累加和>=a且<b时，你将获胜，当累加和>=b时，你将失败。返回获胜的概率，给定的参数为N，a，b。
对上面的问题，所谓的基本类型，因为没有对象话，所以 JVM 没有为基本类型创建实例化后的对象，因此 == 就可以直接用了，因为 2 个相同的基本类型的值的地址是一样的。
还是要面对HashMap的，这是个高频面试点，以前本身想着一口气讲投HashMap的，但是一口气讲投HashMap想来非常消耗肺活量，篇幅也让人生畏，所以将其分拆为几篇，每篇是独立的主题，最后又将主题合并起来。本篇就来看HashMap, 看的就是HashMap的构造函数:
那么我们先去jadx搜索一下这个url(novel-content)，看看有没有发现。
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。
（本文年代久远，请谨慎阅读）前提：节点是含有若干特征（小节点）的大节点，大节点间连接实际为特征间的连接
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. 对于100%的数据，n≤100,b≤100.
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