random

1 Random概述和基本使用 import java.util.Random; /* Random用来生成随机的数字： 1. 导包 import java.util.Random; 2. 创建 Random r = new Random(); 3. 使用 获取一个int型随机数字（范围是int所有范围 正负都有）: int num = r.nextInt() */ public class Demo01Random { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); int num = r.nextInt(); System.out.println("随机数是：" + num); } } 2 Random生成指定范围内的随机数 import java.util.Random; public class Demo02Random { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); for(int i = 0; i < 100; i++) { int num = r.nextInt(10); //int num = r.nextInt(10);r的范围是[0,9) System.out.println(num); }

拷贝带有随机指针的链表。题意是input给了一个带有next和random两个指针的链表，对其进行深度遍历（deep copy）。例子， Input: head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]] Output: [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]] 两种思路，一是用map存住每个node和他们的random pointer。 时间O(n) 空间O(n) 1 /** 2 * @param {Node} head 3 * @return {Node} 4 */ 5 var copyRandomList = function(head) { 6 if (head === null) return null; 7 let map = new Map(); 8 let cur = head; 9 while (cur !== null) { 10 map.set(cur, new Node(cur.val, cur.next, cur.random)); 11 cur = cur.next; 12 } 13 cur = head; 14 while (cur !== null) { 15 map.get(cur).next = map.get(cur.next) || null; 16 map.get(cur

1 方法简介 2 public int nextInt(int maxValue) 产生[0,maxValue)范围的随机整数，包含0，不包含maxValue； 3 public double nextDouble() 产生[0,1)范围的随机小数，包含0.0，不包含1.0。 1 Random使用方式: 2 import导包：所属包java.util.Random 3 创建实例格式：Random 变量名 = new Random(); /* java中已经有的引用类型 Random类,作用,产生随机数 步骤: 1. 导入包, Random类,也在java.util文件夹 2. 公式: 创建出Random类型的变量 3. 变量. 调用Random类中的功能,产生随机数 Random类,提供功能 , 名字 nextInt() 产生一个随机数, 结果是int类型 出现随机数的范围, 在功能nextInt(写一个整数), 整数: 随机出来的范围 随机数的范围在 0 - 指定的整数之间的随机数 nextInt(100) [0,99) 产生浮点的随机数: 功能名字 nextDouble() 随机数的范围 [0.0,1.0) 随机数: 伪随机数, 虚拟机根据人写好的一个算法,生成出来的 */ import java.util.Random; public class RandomDemo{

private String generateCode() { int min = 100000; int max = 1000000; Random rand = new Random(); int res = this.rand.nextInt(max - min) + min; return String.valueOf(res); } 来源： https://www.cnblogs.com/smileblogs/p/12208047.html

About model-based and model-free Model-free methods cannot be the future of reinforcement learnig, even though these algorithms perform better than model-based methods at the present time. The fatal flaw lies in the lack of interpretability. We cannot trust the policy without knowing why it takes a specific action, especially since it always takes some actions that are stupid and obviously wrong in our view. Model-based methods relieve our concerns to some extent, because we can get some knowledge about future states and outcomes. However, the model should be learned in most of the time and it

random基本使用方法 import random print ( '生成0-1之间的随机浮点数' ) print ( random . random ( ) ) #不能指定区间 print ( '生成1-3指定区间随机浮点数' ) print ( random . uniform ( 1 , 3 ) ) print ( '生成1-5之间的随机整数' ) print ( random . randint ( 1 , 5 ) ) #[1,5] print ( '生成1-5之间的随机整数,不包含5' ) print ( random . randrange ( 1 , 5 ) ) #[1,5) print ( '从字符串或者序列中取一个随机数' ) print ( random . choice ( 'hello' ) ) print ( random . choice ( range ( 0 , 9 ) ) ) print ( '从字符串或者序列中取指定个数的随机数' ) print ( random . sample ( 'hellomaria' , 3 ) ) print ( random . sample ( range ( 0 , 9 ) , 3 ) ) print ( '洗牌前' ) x = list ( range ( 1 , 10 ) ) random .

一个while(true)下使用redis的setnx命令，创建一个唯一标识，在操作执行完后，删除这个标识。 注意resource_name用一个常量，而my_random_value使用一个随机值。 SETNX resource_name my_random_value NX PX 30000 来源： https://www.cnblogs.com/BlackFungus/p/12207783.html