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概率随机数算法

0-1等概率问题问题描述一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...&& num2 == 1) { ret = 0; break; } } return ret;} 0-1问题扩展利用这个随机数生成器...问题描述随机产生0~n-1中的k个不重复的随机数。...生成给定范围的随机数 问题描述给定能随机生成整数1~5的函数，写出能随机生成整数1~7的函数解决思路产生K个数（k>1），假定产生的数分别为N1,N2,……Nk，则产生的数为:N1-1+(N2...然后把区间等分成k分，则产生的随机数位于（0~6），然后+1即可。如果位于K等分的余数范围，则重新执行上述过程。

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随机数索引（概率）

每个索引的返回概率应该相等。 solution.pick(3); // pick(1) 应该返回 0。因为只有nums[0]等于1。...随机翻转矩阵（哈希）遇到 target，计数+1，然后用计数分之1的概率去替换之前找到的 target 的下标 class Solution { vector arr; int i,...} else { count++; if(rand()%count == 0)//有 1/count 的概率等于

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js获取随机数

//Math.random()获取随机数0-1的随机数 re=Math.random()+' ';//0-1随机数 document.write('0-1随机数'+re);...//取随机数 0-5之间 re1=Math.random()*5;//0-1随机数 document.write('0-5之间随机小数'+re1+' '); //取随机数 15

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改变随机数中一些值的概率

The problem: 掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的，抛开这个游戏，那么我们想在随机取1~6的整数时，某些整数被取得的概率变大； The solution: 思路：将一个整数区间[0,n)分为...6份，然后从这个区间随机取得某整数x,则x落到每份中的概率为：若每份等长则落到每份的概率都是相等的；若某份较长则x落到该份的概率较大；以下我取区间为[0,36)，当然也可取[0,18),[0,24)等等...QuJian = new int[6]; int number = 0; QuJian[0]=6;//每一个数组元素表示该份区间的整数个数；若数组元素都相等表示每份中的整数个数相等，则x落到每份中得概率相等...； QuJian[1]=9;//明显x落到QuJian[1]的概率大于落到QuJian[2]的概率，但全部的数组元素的和为36； QuJian[2]=3; QuJian[3]=6; QuJian

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JS生成随机数的算法

关于随机数的过程解释： 1>. Math.random() 表示生成 [0,1) 的数，所以 Math.random()*5 生成的都是 [0,4] 的随机整数。...5>.random()%51+13我们可以看成两部分：rand()%51是产生 0~50 的随机数，后面+13保证 a 最小只能是 13，最大就是 50+13=63。...生成一定范围内的随机数 比如生成【m,n】范围类的整数。在 js 生成验证码或者随机选中一个选项时很有用。...代码如下： //生成从minNum到maxNum的随机数 function randomNum(minNum,maxNum){ switch(arguments.length){.../ max - 期望的最大值 parseInt(Math.random()*(max+1),10); Math.floor(Math.random()*(max+1)); 生成 [min,max] 的随机数

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R语言︱分布函数与概率密度+随机数产生

(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的...111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需要整数 ppois(2.1,0.9)...#分布概率，取2.1的最小整数其他一些分布函数： ?...一个利用概率分布解决问题的例子 1. 某人进行射击，每次击中目标的命中率为0.02，独立射击400次，求至少击中两次的概率。解：400重伯努利试验，用二项分布求解。...问：set.seed设置了种子，但是每次产生的随机数还是不同？

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mock.js生成随机数据

如果需要模拟大量数据，json-server也有快速的方法接下来我们做一个json-server官方的实例（生成1000组user数据）还是在test文件夹下，新建data.js文件，写入官方例子：...mockjs官方例子然后运行：json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据是不是很厉害，很方便。但是！...在实际开发中，我们需要的是更加正常点的数据，比如username应该是“马云”，“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据，如果需要这样的数据，mock.js就太合适了...mockjs官网地址http://mockjs.com/建议先大略看下官方文档（要不然可能接下来的看不太懂）首先安装mock.js：npm install mockjs --save 我们用mockjs...data.js代码这段数据包含每条数据对应id、员工id（staff）、员工简介（evaluate）、员工部门（department）、随机1-3张照片运行之后访问：http://localhost

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js如何实现随机数切换

抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢 01 具体示例 https://coder.itclan.cn/fontend/js...具体代码如下所示,当使用原生js方法能实现后,在用vue或等其他一些框架,在里面实现相同的效果，核心代码实现依旧是没有变的 ...text-align: center; } .text { font-size: 20px; font-weight: bold; } 重要的知识点上面实现随机数的生成...,在一定的数值范围内生成随机数 定义一个random()函数,原理是随机数和最大值减最小值的差相乘,最后再加上最小值其中Math.floor()浮点数向下取整 Math.floor(Math.random...() * (max - min)) + min 其他的,都是与原生js实现都是一样的,同样用的是定时器,加上一个开关去实现的

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js如何实现随机数的切换

false 前言在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢具体示例 随机数...具体代码如下所示,当使用原生js方法能实现后,在用vue或等其他一些框架,在里面实现相同的效果，核心代码实现依旧是没有变的 ...wrap{ text-align: center; } .text { font-size: 20px; font-weight: bold; } 重要知识点面实现随机数的生成...,在一定的数值范围内生成随机数 定义一个random()函数,原理是随机数和最大值减最小值的差相乘,最后再加上最小值其中Math.floor()浮点数向下取整 Math.floor(Math.random...() * (max - min)) + min 其他的,都是与原生js实现都是一样的,同样用的是定时器,加上一个开关去实现的

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JS - 生成随机数的方法汇总（不同范围、类型的随机数）

一、随机浮点数的生成 1，生成 [ 0, 1 ) 范围内的随机数（大于等于0，小于1）（1）使用 random() 方法可以返回一个介于 0 ~ 1 之间的伪随机数（包括 0，不包括 1）。...Math.random() （2）下面是一个测试样例 var random = Math.random(); console.log(random); 2，生成 [ n, m ) 范围内的随机数（大于等于...10)+10; console.log(random1); console.log(random2); console.log(random3); 3，生成 [n,m]、(n,m)、(n,m] 范围内的随机数...//取得[n,m]范围随机数 function fullClose(n,m) { var result = Math.random()*(m+1-n)+n; while(result>m)...{ result = Math.random()*(m+1-n)+n; } return result; } //取得(n,m)范围随机数 function fullOpen

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js随机数生成器的扩展

()*7)+1 //规则：整篇文章，唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区既然是扩展，那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍，再截取目标随机数范围不就得了。...当然我们最终目标很明确，目标随机数生成器get11，它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面：然后我们很快就可以想到一个公式： a*(getx - 1) + getx a是个整数，整个公式含义是...，把getx扩展为a倍，并且实现等概率分布。...get11():~~((n-1) / 4)+1 } 2.二进制法对小随机数函数进行二进制划分，一半表示1一半表示0，然后用二进制表示大随机数，再去除多余的 get7到get11，8<11<16，我们取...我们知道等概率生成某个范围的随机数，想通过这个函数生成一个更小范围的随机数，就应该这样子：超过预期范围，重新抽取，所以叫做拒绝采样。

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JS随机数历险重大发现

先说下随机数，随机数这个真的很有用，哪怕有一天你离开学校，数学知识也还给了老师，它还是会潜移默化地深入你的生活。...下面我分别从“随机数”、“随机整数”、“随机字符串”以及如何实现一个随机数去带领大家了解随机数，也让大伙感受下我的脑洞，最后的话，我会分享一题大厂相关的面试题。...那么很容易联想到数组的下标对吧，而且我们JS贼牛逼，不仅可以数字，字符也可以啊对吧。低调一点，这边就数字吧，先创建一个数组，把楼上那句话拆好塞进去，随机数函数带进去就解决了嘛。...我就想这个边界值它会不会取到的概率会低一点，因为既然是字符串，就要考虑一个概率问题和对社会的影响，例如很多次都是“民主”，你不“富强”啦。...它的原题来自大搜车，大搜车是一家独角兽公司，其Node.js的氛围是极好的，毫不夸张地说，在杭州Node生态圈可以说是第二梯队的，他们厂在杭州无常，不过开发的话不在那个大厂房那里，在天蝎座啥楼那里，现在通地铁了

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联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率

一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布：联合概率、边际概率、条件概率的关系：其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”；从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。

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先验概率,后验概率,似然概率

老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。

2.6K6 0

概率论02 概率公理

概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。

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概率论03 条件概率

在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。...我们要了解的“条件概率”这一概念，就对应这里的“相对比例”。条件概率：何弃疗上面公司的不同造成了绿地占比的不同，也就是说，公司这一因素影响了绿地占比。条件概率同样反映了其它因素对事件概率的影响。...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...为了表达某一事件(治疗)对另一个事件(康复)概率的影响，概率论中引入条件概率的概念。条件概率记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个事件，即治疗和康复。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$A \cap B$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。

82910 0

随机数:真随机数和伪随机数一样吗_rdrand真随机数

I.真随机数&伪随机数的基本定义在这之前需要先明白一点：随机数都是由随机数生成器（Random Number Generator）生成的。...2.伪随机数 Pseudo-Random Number 真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。...我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。 —百度百科从定义我们可以了解到，伪随机数其实是有规律的。...II.c语言中的伪随机数详解既然我们已经了解了真伪随机数的概念，接下来就来探究一下离我们最近的伪随机数吧。 c语言中就存在一个随机函数：rand().它就是一个标准的伪随机数生成器。...它的作用就是将随机数可视化。下面分别放出真随机数和伪随机数的图像。真随机数图像：伪随机数图像：很明显的可以看到，伪随机数的图像呈现出了某种规律。

3.4K5 0

古典概率c30怎么算_概率分为古典概率和什么概率

概率定义及性质只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。古典概率和几何概率都满足以下概率。概率的性质： 6....条件概率 Conditional Probability 条件概率既是指当某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率； A就是古典概型（样本有限，等可能发生）其实这个定义并不完全准确，很多时候，当某个事件没有发生的情况下...，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下，条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件的概率为数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生，它们的乘积可就是联合概率

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先验概率与后验概率

高中的时候做过一道题：X有两个孩子，其中一个是男孩，另一个是女孩的概率等于多少？我其实很纠结，显然概率不等于0.5，但很害怕出题人自己也不懂，问过数学老师最后也没有弄清楚。...先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。回到这道题，两个孩子已经出生了。...不考虑条件，两个男孩或者两个女孩的概率都是1/4，一个男孩和一个女孩的情况占1/2，现在去掉两个女孩的情况，一男一女的概率等于0.5/0.75，也就是2/3。...值得一提的是，这个例子中的两个事件是两个孩子的性别，他们有相同的概率，因此可以通过0.5的先验概率分析得出答案，如果是两个不同概率的事件，需要更多先验概率才能分析和计算。

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概率论02 概率公理

概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。

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