假设 有四个选项:a 占 10%,b占20% ,C占30% , d 占 40% ,原理就是现获取随机数,然后找区间.当然了,选项的数量可以任意.目前默认是 总和是 100% .如果需要别的数,修改 随机数的范围即可.这个算法,比较简单,效率也还算高. $data = array( 'a' => 10 , 'b' => 20 , 'c' => 30 , 'd' => 40 ); echo randomSelect( $data ); function randomSelect( &a

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/random-generator-with-equal-or-unequal-probability.html 1. 等概率生成 (1) rand5生成rand3 现在有一个Rand5函数,可以生成等概率的[0, 5)范围内的随机整数,要求利用此函数写一个Rand3函数(除此之外,不能再使用任何能产生随机数的函数或数据源),生成等概率的[0, 3)范围内的随机整数.  C++ Code  12345678910

目录 目录 前言 (一)基础的随机函数 (二)轴的随机函数 (三)概率的随机函数 目录 前言 前一段日子学了numpy,觉得无趣,没有学完,不过后来看了看matplotlib,sympy等库时,频频用到numpy, numpy才是最基础的库. (一)基础的随机函数 (1)说明: (2)输出效果 a = np.random.rand(3, 4, 5) .randn(shape) randint(low, high,shape) seed(num)是一个种子随机数,一种整数,就对应一种随机变量. (

记要 今天在计算分类模型自行区间时,用到了R中正太分布的qnorm函数,这里做简单记要,作为备忘. R中自带了很多概率分布的函数,如正太分布,二次分布,卡放分布,t分布等,这些分布的函数都有一个共性,每个分布拥有4个带有d,p,q,r前缀的函数.比如正太分布,有dnorm,pnorm,qnorm和rnorm.这几个前缀的意义如下: d  Density的缩写,表示密度函数.举个例子,标准正太分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算 p  Probability的缩写,表示概率函数.举个例子,

一.random函数不是ANSI C标准,不能在gcc,vc等编译器下编译通过. 可改用C++下的rand函数来实现.      1.C++标准函数库提供一随机数生成器rand,返回0-RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数. RAND_MAX必须至少为32767.rand()函数不接受參数,默认以1为种子(即起始值). 随机数生成器总是以同样的种子開始,所以形成的伪随机数列也同样,失去了随机意义.(但这样便于程序调试)      2.C++中还有一函数srand(),能够指定不同的数(无符号

蓄水池抽样——<编程珠玑>读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 从n个数中随机选取m个 等概率随机函数面试题总结         问题:如何随机从n个对象中选择一个对象,这n个对象是按序排列的,但是在此之前你是不知道n的值的.  思路:如果我们知道n的值,那么问题就可以简单的用一个大随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n. 但现在我们并不知道n的值,这个问题便抽

足球比赛具有一定程度的偶然性,弱队也有战胜强队的可能. 假设有甲.乙.丙.丁四个球队.根据他们过去比赛的成绩,得出每个队与另一个队对阵时取胜的概率表: 甲 乙 丙 丁 甲 - 0.1 0.3 0.5乙 0.9 - 0.7 0.4 丙 0.7 0.3 - 0.2丁 0.5 0.6 0.8 - 数据含义:甲对乙的取胜概率为0.1,丙对乙的胜率为0.3,... 现在要举行一次锦标赛.双方抽签,分两个组比,获胜的两个队再争夺冠军.(参见[1.jpg]) 请你进行10万次模拟,计算出甲队夺冠的概率. 注意

今天停GJP说在面试的时候碰到了一道这样的题目:有rand7(可以随机生成1到7的数据的随机函数),如何产生rand10(随机产生1-10的数) 感觉很有意思,找到了这篇博客,感觉解法很好玩,转载在这里 转自:http://blog.163.com/yichangjun1989%40126/blog/static/131972028201441322112250/ 已知有个rand7()的函数,返回1到7随机自然数,让利用这个rand7()构造rand10() 随机1~10. 分析:要保证ran

NumPy的随机函数子库numpy.random 导入模块:import numpy as np 1.numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个shape为(d0,d1,..,dn)的n+1维数组,元素类型为浮点数,元素大小范围是[0,1),均匀分布,随机产生. 例:print(np.random.rand(2, 4, 3)) # 生成形状(2, 3, 4)的数组,元素范围[0,1) 输出: [[[0.08107628 0.04956067 0.83403251]

Numpy常用random下的随机函数汇总 官方文档地址:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/routines.random.html 1. rand(d0, d1, ..., dn) 返回数据在[0, 1)之间,具有均匀分布 2. randn(d0, d1, ..., dn) 返回数据具有标准正态分布(均值0,方差1) 正态分布在中间分布较密集所以中间点筛选出来的概率比较大[-5,5]之间的随机变量明显比之外的变量多 3. ran

Description 聪聪和可可是兄弟俩,他们俩经常为了一些琐事打起来,例如家中只剩下最后一根冰棍而两人都想吃.两个人都想玩儿电脑(可是他们家只有一台电脑)……遇到这种问题,一般情况下石头剪刀布就好了,可是他们已经玩儿腻了这种低智商的游戏.他们的爸爸快被他们的争吵烦死了,所以他发明了一个新游戏:由爸爸在纸上画n个“点”,并用n-1条“边”把这n个“点”恰好连通(其实这就是一棵树).并且每条“边”上都有一个数.接下来由聪聪和可可分别随即选一个点(当然他们选点时是看不到这棵树的),如果两个点之间所

  create proc pr_zhanglei_test1 /*功能描述: 根据t_zhanglei_test1中perc设置的概率,取到相应数据old_id */ as declare @percent_total int, @max_id int, @min_id int create table #t_zhanglei_temp --临时表存储变化表t_zhanglei_test1中total>0的数据 (id ,) not null, old_id int not null, nam

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数

3270: 博物馆 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 292  Solved: 158[Submit][Status][Discuss] Description 有一天Petya和他的朋友Vasya在进行他们众多旅行中的一次旅行,他们决定去参观一座城堡博物馆.这座博物馆有着特别的样式.它包含由m条走廊连接的n间房间,并且满足可以从任何一间房间到任何一间别的房间. 两个人在博物馆里逛了一会儿后两人决定分头行动,去看各自感兴趣的艺术品.他

训练指南P327 题意:36张牌分成9堆, 每堆4张牌.每次拿走某两堆顶部的牌,但需要点数相同.如果出现多种拿法则等概率的随机拿. 如果最后拿完所有的牌则游戏成功,求成功的概率. 开个9维数组表示每一堆的状态,模拟搜索一下 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ; char s[Max][Max];

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,

其实题不难,不知提交了几次...不能代码MD...注意一些基本问题...SB概率题 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #define N 1001 using namespace std; double f[N][N]; int n,m,cnt,a,b; *N+]; int head[N],ds[N],q[N],dis[N][N],p[N][N]; inline int read() { ,

最水的概率期望,推荐算法合集之<浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define N 100010 #define M 200020 struct E { int next,to,v; }e[M]; double f[N]; int head[N],vis[N],oute[N]; int n,m,cnt; inline int read() { ,

前言: 最近的人生多了些体验,也读了些许书,感觉还是有些知识是可以分享的. 今天难得周六,特意开电脑了,花几个小时写写,和大伙分享分享点知识. 以下内容,更多的需要读者思考,所以结论不会写太清晰,但一当思考通了,人生面临的很多的选择与行为,可能会发生改变. 示例:概率与运气 示例1:先看个例子,这是我在以前在中央台看到过的节目中的抽奖环节: 主挂人让来宾在三个门里面选一个,其中一个门的后面是有奖的,然后过程是这样的: 1:来宾随机抽了最右边的一个. 2:主持人是知道所有的答案的,他把最左边的门打

UVA - 11021 Tribles GRAVITATION, n. “The tendency of all bodies to approach one another with a strength proportion to the quantity of matter they contain – the quantity of matter they contain being ascertained by the strength of their tendency to app