随机数字的概率

我试图从例如4个数字。我需要比较这两种算法的可能性。随机数字的概率

1＃

   int a = random.Next(0, 4); 

       if (a = 0) 
        statement1 
       if (a = 1) 
        statement2 
       if (a = 2) 
        statement3 
       if (a = 3) 
        statement4

2＃

   int a = random.Next(0, 1000) 

       if (a < 250) 
        statement1 
       if (a >= 250 && a < 500) 
        statement2 
       if (a >= 500 && a < 750) 
        statement3 
       if (a >= 750) 
        statement4

我说得对，如果我认为这是一样的吗？第一个代码中statement1的概率是1/4，第二个代码中它的概率是250/1000，所以它也是1/4。但是有人告诉我，当我使用更大范围的随机数时，比如代码2＃在统计上更准确。我已经制作了多次重复这些代码的项目，但我不确定它是否显示了一些结果。

来源

2010-09-10 cozzy

侧面说明，你可能想else子句添加到您的IFS。一旦您取得成功，无需评估全部4个选项。 – 2010-09-10 17:59:52

它们完全相同（除了第一个由于在if-子句中使用=而不是==而不能编译的事实）。

为了证明这一点，请看执行Random.Next(int, int)。与你的价值观，Random.Next(0, 4)是

(int) (Random.Sample() * 4)

和

Random.Next(0, 1000)是

(int) (Random.Sample() * 1000)

，其中Random.Sample()是返回一个随机双的私有方法。

现在应该很容易看出，Random.Next(0, 4)返回0 正是时Random.Next(0, 1000)将返回0和250

来源

2010-09-10 17:42:54

它可以编译，但它肯定不会做你想要的。 – Live 2010-09-10 17:50:31

@Live，在c＃中不是这样。它不会编译，并会产生编译器错误：“不能隐式地将类型'int'转换为'bool'” – 2010-09-10 17:55:30

伟大的证明方法。 – 2010-09-10 18:03:11

伪随机数应该均匀分布，无论范围是什么之间的一个数。如果在第二个例子中，如果您只选择最后4位（a & 3），您将得到相同的分配，就像您选择(a>>2) & 3中的下4个一样。即在第二个使用范围的例子中，你在算法上做了什么，是丢弃了很多随机生成器给你的信息。你没有更多的“随机性”和更大的范围。说到这一点，伪随机生成器确实有它们的特质，但是除非你对此严肃认真，否则不值得担心！

来源

2010-09-10 17:42:59

的分布是均匀的，并很容易验证：

public class Program 
{ 
    static void Main(string[] args) 
    { 
     var random = new Random(); 
     const int iterations = 10000000; 

     var hits1 = 1.0 * Enumerable.Range(1, iterations) 
            .Select(i => random.Next(0, 4)) 
            .Where(i => i == 0).Count(); 
     Console.WriteLine(hits1/iterations); 

     var hits2 = 1.0 * Enumerable.Range(1, iterations) 
            .Select(i => random.Next(0, 1000)) 
            .Where(i => i < 250) 
            .Count(); 
     Console.WriteLine(hits2/iterations); 
    } 
}

来源

2010-09-10 17:49:18

-1

我的测试如下

缺货的10K环路2个测试用范围1-4和一系列1-1000，继承人的运行结果

1-4

1 > 2484 times 
    2 > 2519 times 
    3 > 2511 times 
    4 > 2487 times

0 - 1000

1 - 250 > 2421 times 
    250 - 500 > 2531 times 
    500 - 750 > 2529 times 
    750 - 1000 > 2490 times

我的结论是，他们没有什么区别什么那么，你必须进入矩阵的等等有过随机数生成等一些控制。

注：我的测试是用PHP完成的，源代码如下。

<?php 

$first = array(1=>0,2=>0,3=>0,4=>0); 
$second = array('0 - 250' => 0, '250 - 500' => 0, '500 - 750' => 0,'750 - 1000' => 0); 

for($i=0;$i<=10000;$i++) //10K 
{ 
    //First 
    $f_number = rand(1,4); 
    switch($f_number) 
    { 
     case 1: $first[$f_number]++; break; 
     case 2: $first[$f_number]++; break; 
     case 3: $first[$f_number]++; break; 
     case 4: $first[$f_number]++; break; 
    } 

    //Second 
    $s_number = rand(1,1000); 
    if($s_number < 250) $second['0 - 250']++; 
    if($s_number > 250 && $s_number < 500) $second['250 - 500']++; 
    if($s_number > 500 && $s_number < 750) $second['500 - 750']++; 
    if($s_number > 750) $second['750 - 1000']++; 
} 

var_dump($first,$second); 
?>

来源

2010-09-10 17:55:50 RobertPitt

-1假设PHP的随机数实现的实现与C＃使用的实现完全相同， – 2010-09-10 18:24:33

随机数字的概率

回答

相关问题