數值概率算法

常用于數值問題的求解，該算法得到的往往是近似解，且近似解精度隨計算時間增加而提高。

舍伍德算法

總能求得問題的一個解，且該解總是正確的。
常用在一個確定性算法的平均復雜度和最壞復雜度差別較大時，其精髓不是避免算法的最壞情況的行為，而是設法消除最壞情形行為與特定實例之間的關聯性。

拉斯維加斯算法

不會得到不正確的解，而且得到的解一定是正確的解，但有時候會找不到解
若設Las Vegas算法獲得解的概率為p(x)≥a,0<a<1，則調用k次算法后，獲得解的概率為：1-（1-a）^k

蒙特卡羅算法

求得問題得準確解，即不求近似解。但是用蒙特卡洛求得的解未必是正確的，且一般無法有效判定所得到的解是否肯定正確。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的几种概率算法的对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。