random

一、排球训练营 1. 简介： 模拟不同的两个队伍进行排球的模拟比赛。 2. 模拟原理： 通过输入各自的能力值(Ⅰ)，模拟比赛的进行( P )，最后输出模拟的结果( O )。 P 简介：通过产生随机数得到每局比赛的难度，若小于能力值则表示赢得本局比赛，反之输掉本局比赛。 3. 规则简介： ① 每场比赛采用 5局3胜制。 ② 前四局采用25分制，每个队只有在赢得至少25分，且同时超过对方2分时才胜一局。 ③ 决胜局(第五局)采用15分制，先获得15分，且同时超过对方2分为胜。 4. 准备就绪，就差代码来实现了 插入代码之前，先对代码做个简单的介绍： 函数名称 函数说明 printInfo() 打印程序的介绍信息 getInputs() 获得用户输入的参数 simNGames(n, probA, probB) 模拟n场比赛 simOneGame(probA, probB) 模拟一场比赛，包括五局，采取五局三胜制 simAGame(N, probA, probB) 模拟一局比赛 GameOver(N, scoreA, scoreB) 定义一局比赛的结束条件 printResult(n, winsA, winsB) 输出模拟比赛的结果 好了，看看代码吧，虽然有点长，但应该可以看懂 ^_^ 1 # -*- encoding:utf-8 -*- 2 ''' 3 模拟排球竞技 4 @author:

python-随机函数 random.sample() 可以从指定的序列中，随机的截取指定长度的片断，不作原地修改。 random.random() 函数是这个模块中最常用的方法了，它会生成一个随机的浮点数，范围是在0.0~1.0之间。 random.uniform() 正好弥补了上面函数的不足，它可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。 random.randint() 随机生一个整数int类型，可以指定这个整数的范围，同样有上限和下限值，python random.randint。 random.choice() 可以从任何序列，比如list列表中，选取一个随机的元素返回，可以用于字符串、列表、 元组 等。 random.shuffle() 如果你想将一个序列中的元素，随机打乱的话可以用这个函数方法。 random() random()方法：返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法： import random #random()方法不能直接访问，需要导入random模块，然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数：0<=n<1.0 >>> import random >>> print "random():",random.random()

c++11提供的<random>实现了随机数库，它通过随机数引擎类（random_number_engines)产生随机数序列，随机数分布类（random-number distribution)使用随机数引擎生成服从特定概率分布的随机数。 让我们看一个简单的例子： #include <iostream> #include <random> using std::cout; using std::endl; using std::default_random_engine; int main() { default_random_engine e; for (size_t i = 0; i < 10; ++i) //生成十个随机数 cout << e() << endl; cout << "Min random:" << e.min() << endl; //输出该随机数引擎序列的范围 cout << "Max random:" << e.max() << endl; return 0; } 生成的随机数结果： 在例子中，随机数类是定义在std命名空间的，所以要声明。随机数引擎是函数对象，这就是为什么使用e()去生成随机数。程序每次运行都会生成相同的随机数序列，这在一定程度有利于程序的调试，但我们有时需要每一次运行产生的随机数序列都是不同的

python--随机函数（random,uniform,randint,randrange,shuffle,sample） 本文转载自: [chamie] random() random()方法：返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法： import random #random()方法不能直接访问，需要导入random模块，然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数：0<=n<1.0 >>> import random >>> print "random():",random.random() random(): 0.809221478124 >>> print "random():",random.random() random(): 0.877521147987 random.uniform random.uniform(a,b)：用于生成一个指定范围内的随机浮点数，两格参数中，其中一个是上限，一个是下限。如果a>b，则生成的随机数n，即b<=n<=a；如果a>b，则a<=n<=b。 >>> import random >>> print random.uniform(10,20) 13.2960134544 >>> print random

问题一 ： 已知一随机发生器，产生0的概率是p，产生1的概率是1-p，现在要你构造一个发生器，使得它构造0和1的概率均为1/2； 构造一个发生器，使得它构造1、2、3的概率均为1/3；…， 构造一个发生器，使得它构造1、2、3、…n的概率均为1/n，要求复杂度最低。 解决方法： 原始的随机数生成器，生成0 的概率为p,生成1的概率为1-p,那么怎么构造才能使得生成0和1的概率相等呢。或者说有两个独立的事件的概率是相等呢？ 这样来做一下，让该随机数生成器生成两个数，那么序列是00,01,10,11概率分别为 p*p,p(1-p),(1-p)p,(1-p)*(1-p) 很明显，这四种情况中存在两个独立的事件概率是相等。也就是01和10，那么我把01看成是0,10看成是1，那么他们输出的概率均为p(1-p)，其他的情况舍弃。这样就得到了0和1均等生成的随机器了。 这种解法可以推广到n个数的情况，我们知道， 取n个随机数发生器，存在n个概率相同的独立事件，我们只使用这n个事件就得到1/n的概率了 。例如n=3,有8中情况000,001,010,011,100,101,110,111，其中001,010,100的概率都是p^2*(1-p)。 问题二 ：已知有个rand7()的函数，返回1到7随机自然数，让利用这个rand7()构造rand10() 随机1~10。 解决方案

random库 生成随机数的python标准库 两类八个函数： 基本随机函数:seed(),random() 扩展随机数函数:randint(),getrandbits(),uniform(),rangrange(),choice(),shuffle() 随机数种子确定随机数序列 来源： CSDN 作者： ninauoguo 链接： https://blog.csdn.net/ninauoguo/article/details/104635669