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随机

常用于去随机数的函数为rand()(在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),但是实际在使用这个函数时却发现每次程序运行产生的数都是一样的,这是什么原因呢?其实是它的用法不正确.   ...随机数实际上都是根据递推公式 由初始数据(称为种子)计算的一组数值,当序列足够长,这组数值近似满足均匀分布。...在使用时如果不改变初始数据每次计算出的数都是一样的,即伪随机数.例如: 该程序每次运行结果都为这三个数.即伪随机数   如果想要变成真正的随机数就需要每次运行时的种子(即初始数据)不同,如何才能实现呢?....这就需要用到另一个函数srand()(也在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),同时加入一个time.h的头文件用当前时间的值作为srand的种子,这样就能保证每次运行时都能取到不同的随机数....对上一个程序做一下修改就能实现取到真正的随机数.

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Java中在特定区间产生随机

生成指定范围内的随机数 这个是最常用的技术之一。程序员希望通过随机数的方式来处理众多的业务逻辑,测试过程中也希望通过随机数的方式生成包含大量数字的测试用例。...问题往往类似于: 如何随机生成 1~100 之间的随机数,取值包含边界值 1 和 100。 或者是: 如何随机生成随机的3位整数?...我们用中学数学课学习的区间表示法,表示为:[0, 100)。 那么如果要获得区间 [1~100] 的随机数,该怎么办呢?...稍微动动脑筋就可以想到:区间 [0, 100) 内的整数,实际上就是区间 [0, 99]。因为最大边界为100,可惜不能等于100,因此最大可能产生的“整数”就是99。...既然 rand.nextInt(100) 获得的值是区间 [0, 99],那么在这个区间左右各加 1,就得到了区间 [1, 100]。

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Python 按分类权重(区间)随机获取分类样本

按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖,参与抽奖产品有iphone, 华为,小米,魅族,vivo,三星手机,要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率...那是因为python的random函数是平均分布函数,产生的随机数是等可能的。...如下,可以把[0,1)区间看作一条线,生成的随机数可以看作是线条上一个个点,这样,就可以根据这个点所在位置,把这个点划分到某个区间(本例中划分了几个区间[0, 0.1),[0.1,0.25),[0.25...0.25 0.5 1 |--------|--------|----------------| 从运行结果来看,不难看出,这种计算方式存在一定的偏差,比较适合大数据

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