基于概率的真或假

我对运营商有些困惑，并且在随机生成中使用。我想我只是问这个代码做我想做的事情？基于概率的真或假

根据我分配函数的概率生成一个'随机'TRUE或FALSE。

bool randtf(int probability) { 
    if ((rand() % 100) < probability) 
     return true; 
    else 
     return false; 
}

所以如果randtf(63)所以它具有TRUE 63％的机会呢？

任何指导将不胜感激。谢谢。

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2011-10-26 Elgoog

哪里兰特（）是从哪里来的？它是否返回0到1之间的随机数（独占）？ – dgrant

@dgrant，如果它返回一个浮点数，'％100'会给你一个编译器错误。 – mikerobi

目前没有，它只是标准的低级兰特（），我用这个问题。 – Elgoog

是的，第一个近似值。

不，更准确。 rand()返回一个介于0和RAND_MAX之间的数字，实际上它的格式总是(1 << n) - 1。这不是100的倍数，所以当你使用模数时，你不会得到完全一致的分布。

您可以通过使用拒绝采样来解决这个问题。为了论证，我们假设RAND_MAX == 32767（即16位）。第一步是继续生成随机数，拒绝它们，直到获得小于32700的数字（100的最大倍数小于RAND_MAX）。如果你然后做模数技巧，你会得到一个统一的分布。

当然，这假设一个健全的，统计学上强大的rand()实现，这是一个相当的假设！

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2011-10-26 23:50:49

Downvoter：关心评论？ –

任何关于如何获得统一发行版的线索？ – Elgoog

如果RAND_MAX是32767底部的0-27将比28-99略多3.125％ –

MAX_RAND不是100的倍数，所以你的分布在技术上不公平。你必须调整rand（），而不是mod。

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2011-10-26 23:54:45 MartyTPS

-1：由于类似的原因，这也不起作用。 –

为什么因为rand（）首先不是很随机？ – MartyTPS

@OliCharlesworth，按照规模我假设他的意思是'（float）rand（）/ RAND_MAX mikerobi

它取决于什么rand()返回，特别是如果可能的数字的范围是100的精确倍数（并且均匀分布）。一般来说，使用模数不一定会给你正确的统计行为。例如，你的rand()只返回了值为0,1,2,3,4,5,6;你说rand() % 5 < p（其中0 <= p < 5）。但是，请注意：这将取值0和1两次，但是2,3和4只会在有效源数字范围内出现一次！所以用p = 4你不要实际得到80％的概率，但只有1/7。

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2011-10-26 23:54:47

我认为其实际上是6/7。 –

即使随机发生器是完全随机的，因为rand()只生成0到0x7FFF之间的数字，所以它不能完美分布。考虑下面的代码：

int arr[100] = { 0 }; 
for(int i=0; i<0x7FFF; i++){ 
arr[ i % 100 ]++; 
} 

for(int i=0; i<100; i++){ 
    cout << arr[i] << endl; 
} 
return 0;

如果你运行这段代码，它不会给你相同数量：

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Press any key to continue . . .

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2011-10-27 00:02:47 JosephH

'rand（）'不会生成数字“从0到0x7fff”，而是“从0到RAND_MAX”，在许多通用平台上的数据大于0x7fff。不过，我同意其余的。 –

哇，这是我的itty bitty手机上的一个长帖子：P –

基于概率的真或假

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