数组每位表示该位的概率。
int[] prob = {20,30,20,8,2,5,3,1,1,10};
-
等级
本版专家分：0结帖率 100% -
最少代码写出数组概率方法。
数组每位表示该位的概率。
int[] prob = {20,30,20,8,2,5,3,1,1,10};展开阅读全文
-
等级
本版专家分：0
-
这个是求期望？
-
版主等级
本版专家分：0勋章
-
-
微软MVP
2005年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
2006年7月 荣获微软MVP称号
-
- 黄花 2010年6月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
-
- 蓝花 2010年4月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第三
-
-
有效的笨办法：
就准备一个100长的数组，前20个放第一个元素，30个放第二个。。。。
用循环赋值就行。空间O(100),时间O(100)都不算什么。
然后随机取。
-
等级
本版专家分：0
-
是可以，要是不是20呢，是200呢？
-
等级
本版专家分：0
-
楼主求1-100的概率可以吧？
int[] prob = {20,30,20,8,2,5,3,1,1,10};
1-20第一个，
21-30第二个，
31-70第三个，
这样下去。。。
-
等级
本版专家分：0 -
顶楼上 其实就是
"俄罗斯轮盘"
定义一个同阶数组 int[] sum;
sum数组 第n位存的数据是 prob 中第0到第n位的和
看随机产生的数在哪个范围
俄罗斯轮盘浮点数也适用
- 概率算法
概念：设A是一个确定性算法，当他的输入实例为X时所需的计算时间为tA(x)，记Xn为算法A的输入规模为n的全体，则当问题的输入规模为n时，算法A所需要的平均时间是：显然不能排除存在x∈Xn，的可能性。希望获得一个随机...
- 基本算法之概率算法
基本算法之概率算法 一.概率算法的基本思想 大致执行步骤如下： 1.将问题转化为相应的几何图形S，S的面积容易计算，问题的结果往往对应几何图形中的某一部分。 2.然后，向几何图形中随机撒点。 3.统计几何图形S和S1...
- 概率算法简介，美赛会用到的
这里是美赛可能会用到的概率算法简介，美赛可能会用到
- 算法设计之概率算法
算法设计之概率算法 1.为什么需要概率算法？ 与确定性算法相比，若冒险，可能做得更好！ 概率算法的分类？ 数字算法。 求数字问题的近似解求数字问题的近似解 Monte Carlo算法 (MC算法) 这里我们指的MC算法是：...
- 概率算法（算法分析与设计）
包括四种算法，数值概率算法（数值问题的求解，最优化问题的近似解）、蒙特罗卡算法（判定问题的准确解，不一定正确）、拉斯维加斯算法（不一定会得到解，但得到的解一定是正确解）、舍伍德算法（总能求得一个解，且...
- 游戏掉落概率算法
并且，抽奖系统的概率可能还会随着抽奖人数的变化而不断调整，这个虽然看起来有点复杂，其实只是多了逻辑，如果知道普遍的掉落概率算法，那么我相信这种可控的概率算法也是很简单的。掉率概率的原理很简单，就是基本...
- 抽奖概率算法（区间计算法）
easyui常用属性设置欢迎使用Markdown编辑器动态设置表格属性功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、...
- 联合概率数据互联（JPDA） ----多假设跟踪（MHT）
联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association,...JPDA的目的在于计算观测数据与每一个目标之间的关联概率，且认为所有的有效回波都可能源于每个特定目标，只是它们源于不同目标的概率不同。JPDA算法的...
- 游戏 简单概率算法
有时候我们要在场景中生成宝箱或者陷阱，控制相应的生成几率 思路： 利用Random.range(0,100)来生成一个随机...后续有其他算法，再添加 int trapPr = 30; //陷阱生成概率为30 //返回1生成陷阱 //返回0不生成 priv...
- HMM——前向算法与后向算法
前向算法和后向算法主要还是针对HMM三大问题之一的评估问题的计算，即给定模型参数，计算观察序列的概率。文章不介绍过多公式，主要看两个例子 复习一下HMM的三大要素（以海藻（可观测）和天气（隐状态）为例）： ...
- 置信度传播算法（Belief Propagation）
该算法是一种迭代的方法，可以解决概率图模型概率推断问题，而且所有信息的传播可以并行实现。经过多次迭代后，所有结点的信度不再发生变化，就称此时每一个结点的标记即为最优标记，MRF也达到了收敛状态。对于无环...
- 前向后向算法
本文是自己学习隐马尔科夫模型的一个总结，为了自己以后方便查阅，也算作是李航老师的《统计学习方法》的一个总结，若有疑问，欢迎讨论。 推荐阅读知乎上Yang Eninala写的《如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫...
- 基于概率数据关联算法PDA与联合概率数据关联JPDA的目标跟踪
一、基本概念 数据关联的概念 数据关联（data association )是将不确定性观测与轨迹进行关联的过程 数据关联的目的：把来源于传感器的量测数据与已知或者确定的航迹进行互相匹配的过程。...联合概率数据关联JPD...
- 马尔可夫链算法原理与实现
4计算条件概率 5结果 （一）概述参考自《数学之美》第3章 在计算机的早期时代，约1980前，科学家们倾向于模仿人类的思维来让计算机读懂自然语言。经过近20年的尝试，被证明是不可行的，目前主流是基于统计的模型来...
- Java抽奖概率算法
文章目录奖品实体抽奖方法测试感谢 奖品 实体 package com.leigq.www.shiro.controller; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Builder; import lombok.Data; /** * 奖品 DTO * <br/> * * ...
- 数学建模 | MATLAB学习 | 蒙特卡洛算法
蒙特卡洛方法也称为统计模拟法、随机抽样技术、计算机随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。它源于世界著名的赌城—摩纳哥的...
- 蒙特卡洛算法——投点求圆周率Pi
蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系；用电子计算机实现统计模拟和抽样，以获得问题的近似解，故又称统计模拟法或统计实验法。 蒙特卡洛算法：...
- 浅谈朴素贝叶斯算法原理
朴素贝叶斯毫无疑问是对贝叶斯统计方法的朴素解释为基础。尽管存在朴素的一面，但是，这种方法应用的很广泛且都取得了不错的效果。特征类型和形式多种多样的数据集也是用这种方法进行分类。 贝叶斯定理 朴素贝叶斯...
- 遗传算法（4）：交叉概率和变异概率的自适应化
算法的基本出发点想法还是比较简单。到目前为止，我只能从Pc和Pm的计算公式中看出，它是更倾向于要改变适应度不太好的个体。但并没有看出来对所有个体趋于一致时，变异和交叉概率变大了。在哪里？？如果非要说，趋于...
- 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之四
介绍（introduction)生成模式（Generating Patterns）隐含模式（Hidden Patterns）隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）前向算法（Forward ...）总结前向算法(Forward Algorithm)一、如果计算一个可观察序列的概率...
- 游戏里随机概率选择算法
有时候当我们的游戏人物遇敌时，我们需我怪物随机根据概率选择处理...下面的这个算法就是跟据概率数组，返回选择的概率索引号。 int Choose(float[] 概率数组) { float total=0; //首先计算出概率的总值，
- 重启随机游走算法（RWR）
重启随机游走算法（RWR）
- 分类器基本知识
分类器的作用：常规任务是利用给定的类别已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对...基于判别函数的分类方法使用训练数据估计分类边界完成分类，无需计算概率密度函数。在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝
- 遗传算法为什么要适应交叉概率和变异概率
遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时，应该是rand(1)产生的随机数小于交叉率Pc,或交叉率Pm才能进行交叉变异操作。 因为遗传算法中，交叉变异操作是以一定的交叉率Pc和一定的变异率Pm执行的。所以首先选择参与交叉...
- 隐马尔科夫模型(HMMs)之五：维特比算法及前向后向算法
维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列 通常我们都有一个特定的HMM，然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列。 1.穷举搜索 我们可以在下图中看到每个状态和...
- 通俗易懂机器学习——朴素贝叶斯算法
本文将叙述朴素贝叶斯算法的来龙去脉，从数学推导到计算演练到编程实战文章内容有借鉴网络资料、李航《统计学习方法》、吴军《数学之美》加以整理及补充基础知识补充： 1、贝叶斯理论–吴军数学之美 ...
- 隐马尔科夫模型(HMMs)之四：前向算法
前向算法(Forward Algorithm) 一、如果计算一个可观察序列的概率？ 1.穷举搜索 加入给定一个HMM，也就是说(,A,B)这个三元组已知，我们想计算出某个可观察序列的概率。考虑天气的例子，我们知道一个...
- 置信度传播算法(Belief Propagation)
条件概率（Conditional Probability） 相互独立时，p(A | B) = p(A) 贝叶斯规则 贝叶斯网络（Bayesian Network）定了一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于...
- HMM隐马尔可夫模型详解
1 隐马尔可夫模型HMM 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习...但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好...
- 概率图模型上的推断算法汇总
3.integer programming，这是一种可用于离散空间上的最优化计算的方法，近年来基于该方法的MAP算法对之前MAP算法进行了整体性能上的提升，尤其对于逼近这种情况， 4.对于一些概率图网络，可以使用graph-cut方法 5....