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Theoretische Analyse von Algorithmen, die wahr oder falsch zurückgeben, basierend auf der Untersuchung gegebener Wahrscheinlichkeiten

<p>Ich möchte eine Methode implementieren, die <code>true</code> mit einer Wahrscheinlichkeit von <code>n/m</code> zurückgibt. </p> <p>Zum Beispiel möchte ich <code>true</code> mit einer Wahrscheinlichkeit von 7/10000 erhalten. </p> <p>Um dies zu erreichen, erhalte ich zunächst eine zufällige Ganzzahl
P粉026665919P粉026665919445 Tage vor600

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  • P粉616383625

    P粉6163836252023-09-06 00:26:00

    这不是你实现的方式。你的代码检查n是否小于7,这是正确的方式。

    这个陈述是从哪里来的?你肯定可以测试这个前提...并看看它有多大可能性。

    这是真的。

    如何测试

    你可以很容易地测试你的实现的分布情况。你可以反复调用这个函数并记录你得到的结果,然后看看它随时间的变化。在统计学中,样本的大小越大,结果越可靠。

    这是一个代码片段,它不断执行goAtChance函数并记录调用的总次数和true结果的数量。每隔10毫秒,结果会在页面上更新,包括true数量与总数的比例。如果一切正常,这个比例随时间应该趋近于0.0007。

    const getRandomIntUnderN = (n) => Math.floor(Math.random() * n);
    const goAtChance = (n, m) => getRandomIntUnderN(m) < n; 
    
    let [outTotal, outHits, outRatio] = document.querySelectorAll("span");
    
    let hits = 0; // Number of results that are true
    let total = 0; // Total number of results
    
    requestAnimationFrame(function loop() {
       let deadline = performance.now() + 10;
       do {
         hits += goAtChance(7, 10000); // boolean coerces to 0 or 1
         total++;
       } while (performance.now() < deadline);
       // Show the accumulated results
       outTotal.textContent = total;
       outHits.textContent = hits;
       outRatio.textContent = (hits / total).toFixed(8);
       requestAnimationFrame(loop); // Allow screen to update and then continue
    });
    样本数:<span></span><br>
    命中数:<span></span><br>
    比例:<span></span>

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