蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

题目说明: 蒙地卡罗为摩洛哥王国之首都,该国位于法国与义大利国境,以赌博闻名.蒙地卡罗的基本原理为以乱数配合面积公式来进行解题,这种以机率来解题的方式带有赌博的意味,虽然在精确度上有所疑虑,但其解题的思考方向却是个值得学习的方式. 题目解析: 蒙地卡罗的解法适用于与面积有关的题目,例如求PI值或椭圆面积,这边介绍如何求PI值:假设有一个圆半径为1,所以四分之一圆面积就为PI,而包括此四分之一圆的正方形面积就为1,如下图所示: 如果随意的在正方形中投射飞标(点)好了,则这些飞标(点)有些会落于四分

问题: 蒙地卡罗为摩洛哥王国之首都,该国位于法国与义大利国境,以赌博闻名.蒙地卡罗的基本原理为以乱数配合面积公式来进行解题,这种以机率来解题的方式带有赌博的意味,虽然在精确度上有所疑虑,但其解题的思考方向却是个值得学习的方式. 算法说明: 蒙地卡罗的解法适用于与面积有关的题目,例如求PI值或椭圆面积,这边介绍如何求PI值:假设有一个圆半径为1,所以四分之一圆面积就为PI,而包括此四分之一圆的正方形面积就为1,如下图所示: 其中c为落在圆中的次数,n为落在正方形中的次数 代码如下: /* 问题:

//编写一个C++程序求PI的值 /* PI=16arctan(1/5)-4arctan(1/239) 其中arctan用如下形式的极数计算: arctan=x-(x^3/3)+(x^5/7)-(x^7/7)+... */ #include<iostream> using namespace std; double arctan(double x){ double sqr = x*x; double e = x; ; ; ){ double f = e/i; r = (i%==)?r+f:r-

/* 蒙地卡罗法求PI 说明 蒙地卡罗为摩洛哥王国之首都,该国位于法国与义大利国境,以赌博闻名.蒙地卡罗的基本原理为以乱数配合面积公式来进行解题,这种以机 率来解题的方式带有赌博的意味,虽然在精确度上有所疑虑,但其解题的思考方向却是个值得学习的方式.解法 蒙地卡罗的解法适用于与面积有关 的题目,例如求PI值或椭圆面积,这边介绍如何求PI值:假设有一个圆半径为1,所以四分之一圆面积就为PI,而包括此四分之一圆的正方形面积就 为1,如下图所示: !!!这里缺图 如果随意的在正方形中投射飞标(点)好了

关于数据结构等的学习,以及学习算法的感想感悟,听了郝斌老师的数据结构课程,其中他也提到了学习数据结构的或者算法的一些个人见解,我觉的很好,对我的帮助也是很大,算法本就是令人头疼的问题,因为自己并没有学习过算法的系统性的课程,现在还是处于不断摸索的阶段,好多算法题目根本就没有什么思路,导致自己对好多题目都很是头疼,就算是自己做过的一些算法的题目,再次遇到也还是不一定会做出来,他给出的建议就是,看懂别人的程序,然后自己去敲,一定会出错,然后调试,有错误接着调试,一直到没有错误为止,并且要时常的去复习

PTA 7-50 近似求PI 网友代码: include <stdio.h> int main(){ , i, temp=; scanf("%le", &eps); ; temp>eps; i++){ temp = temp*i/(*i+); sum += temp; } printf(*sum); ; } 我的代码: include<stdio.h> int main() { ,fm=,k=; double t=1.0,pi=1.0,eps; s

用OpenMP并行化求pi的代码,这里用的是公式法求pi.具体如下: //公式法 #include<omp.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define n_threads 2 //这里线程数设为2 static int num_steps = 10000000; //步数 int main() { int i; double sum = 0.0; double x; double pi; double factor;

求最小生成树(Prim算法) 我对提示代码做了简要分析,提示代码大致写了以下几个内容 给了几个基础的工具,邻接表记录图的一个的结构体,记录Prim算法中最近的边的结构体,记录目标边的结构体(始末点,值). 初始化记录了图,规定了从0号节点开始构建. 给了这么多东西,不能不用,对吧,下面就是题目以及算法 1000(ms) 10000(kb) 2490 / 4945 Tags: 生成树 求出给定无向带权图的最小生成树.图的定点为字符型,权值为不超过100的整形.在提示中已经给出了部分代码,你只需要完

Description 求出给定无向带权图的最小生成树.图的定点为字符型,权值为不超过100的整形.在提示中已经给出了部分代码,你只需要完善Prim算法即可. Input 第一行为图的顶点个数n      第二行为图的边的条数e      接着e行为依附于一条边的两个顶点和边上的权值 Output 最小生成树中的边. Sample Input ABCDEF A B 6 A C 1 A D 5 B C 5 C D 5 B E 3 E C 6 C F 4 F D 2 E F 6   Sample O

给定一个带权值的无向图,要求权值之和最小的生成树,常用的算法有Kruskal算法和Prim算法.这篇文章先介绍Kruskal算法. Kruskal算法的基本思想:先将所有边按权值从小到大排序,然后按顺序选取每条边,假如一条边的两个端点不在同一个集合中,就将这两个端点合并到同一个集合中:假如两个端点在同一个集合中,说明这两个端点已经连通了,就将当前这条边舍弃掉:当所有顶点都在同一个集合时,说明最小生成树已经形成.(写代码的时候会将所有边遍历一遍) 来看一个例子: 步骤: (1)先根据权值把边排序:

前言 Dijkstra算法是处理单源最短路径的有效算法,但它局限于边的权值非负的情况,若图中出现权值为负的边,Dijkstra算法就会失效,求出的最短路径就可能是错的.这时候,就需要使用其他的算法来求解最短路径,Bellman-Ford算法就是其中最常用的一个. 在网络路由中,RIP协议(距离向量路由算法)一般用Bellman-Ford算法,同时由于简单性所以也适用于分布式系统:但是它的复杂度是O(VE),比Dijkstra算法要慢上许多.而OSPF协议,链路状态分组创建的时候一般用Dijkst

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最短路 floyd算法 floyd是一个基于贪心思维和动态规划思维的计算所有点到所有点的最短距离的算法. P57-图-8.Floyd算法_哔哩哔哩_bilibili 对于每个顶点v,和任一顶点对(i,j),i=j,v=i, v≠j,如果A[i][j]> A[i][v]+ A[v][j],则将 A[i][j] 更新 为 A[i][v] + A[v][j]的值,并且将 Path[i][j]改为v. void Floyd(int n,float MGraph[][n],int Path[][n]) {

作者:何海涛 出处:http://zhedahht.blog.163.com/ 题目:定义Fibonacci数列如下: /  0                      n=0 f(n)=      1                      n=1         \  f(n-1)+f(n-2)          n=2 输入n,用最快的方法求该数列的第n项. 分析:在很多C语言教科书中讲到递归函数的时候,都会用Fibonacci作为例子.因此很多程序员对这道题的递归解法非常熟悉,看到题

pi = 3.1415926..... 下面用c 语言来求解PI 现有公式 (pi*pi)/6 = 1 + 1/(2*2) + 1/(3*3) + ... + 1/(n*n); #include <math.h> double CalculatePi(unsign long n) { double s = 0.0; unsign long i; //n 为要求的精确度,越大越好. for ( i = 1; i <= n ; i++) { s = s + 1/(i*i); } return

前言 最后一次是出了素数的问题C语言解决题目(面试),当时用了最粗暴的算法.回来细致參考资料,事实上答案有非常多种: 1,小学生版本号: 推断 x 是否为质数,就从 2 一直算到 x-1. static rt_uint32_t array1[ARRAY_LEN]; void func1(void) { for (rt_uint32_t i = 1; i <= ARRAY_LEN; i++) { array1[i - 1] = 0; } rt_uint32_t x, y = 0, z = 0; r

计算100以内的质数 1.质数:大于1的整数中,只能被自己和1整除的数为质数. 如果这个数,对比自己小1至2之间的数字,进行求余运算,结果都不等于0,则可以判断该数为质数. public class Zhishu { public static void main(String[] args) { int count= 0; for(int n=2;n<=100;n++){ boolean isTrue = true; for(int t=n-1;t>1;t--){ if(n%t==0){ i

(注:暂时先记录这些问题,后期会持续更新) 一.用格雷戈里公式计算π的近似值,精度要求:最后一项的绝对值小于0.00001 1,用while循环实现 int denominator,flag; double item,pi; /* 循环初始化 */ flag = ; //flag表示第i项的符号,初始为正 denominator = ; //denominator第i项的字母,初始为1 item = 1.0; //item中存放第i项的值,初值取1 pi = ; //置累加和pi的初值为0 wh

来自 #_*_ coding=utf-8 *_* ## {{{ http://code.activestate.com/recipes/578130/ (r5) def pi(places=10): """Computes pi to given number of decimal places 参数places表示要返回的pi的小数点后位数 方法:先整体扩大10**8(10的八次方)倍,然后计算完成后再缩小10的八次方倍 """ # 3 + 3

poj : http://poj.org/problem?id=1523 如果无向图中一个点 u 为割点 则u 或者是具有两个及以上子女的深度优先生成树的根,或者虽然不是一个根,但是它有一个子女 w, 使得low[w] >= dfn[u]; 其中low[u] 是指点 u 通过回边所能达到的 最小深度优先数,dfn[u]是指 点u 当前所处的 深度优先数: low[u] 是在递归回退时计算出来的,dfn[u] 是在递归时直接计算的. low[u] = min { dfn[u]; min{  low