如何生成具有预定义总和的随机数并确保等概率分布?
生成具有预定义总和的随机数
简介:等概率分布
生成随机数以求和到预定值提出了一个有趣的挑战在计算机编程中。虽然简单的方法似乎足够了,但它们经常会引入偏差,即某些数字更有可能被选择。本文深入研究了一种精炼的解决方案,确保所有可能组合的概率分布相等。
约束和样本函数
提供的解决方案依赖于 constrained_sum_sample_pos 函数来实现可能结果的均匀分布。此函数生成一个正整数 (n) 列表,其总和等于目标值(总计)。它的主要特点是每个组合都有相同的机会被选择。
均匀分布和定制
该函数的优势在于其数学基础,它保证所有可能的组合都有相同的可能性。此外,它还可以轻松适应其他场景,例如生成 7 个数字,总和为 100 或任何其他所需的总数。
实现
下面提供了该函数的 Python 实现:
<code class="python">import random def constrained_sum_sample_pos(n, total): """Return a randomly chosen list of n positive integers summing to total. Each such list is equally likely to occur.""" dividers = sorted(random.sample(range(1, total), n - 1)) return [a - b for a, b in zip(dividers + [total], [0] + dividers)]</code>
图形说明
@FM 的图形表示提供了对函数工作原理的清晰理解:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # The universe. | | # Place fixed dividers at 0, 10. | | | | | # Add 4 - 1 randomly chosen dividers in [1, 9] a b c d # Compute the 4 differences: 2 3 4 1
结论
这个复杂的解决方案,基于约束和采样提供了一种稳健且无偏的方法,用于生成总和达到预定义值的随机数。它确保所有可能结果的概率相等,使其成为各种编程场景的可靠工具。
以上是如何生成具有预定义总和的随机数并确保等概率分布?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
