蒙特卡羅型概率算法

什么是蒙特卡羅型算法？
蒙特卡羅法也稱統計模擬法、統計試驗法。是把概率現象作為研究對象的數值模擬方法。是按抽樣調查法求取統計值來推定未知特性量的計算方法。蒙特卡羅是摩納哥的著名賭城，該法為表明其隨機抽樣的本質而命名。故適用于對離散系統進行計算仿真試驗。在計算仿真中，通過構造一個和系統性能相近似的概率模型，并在數字計算機上進行隨機試驗，可以模擬系統的隨機特性。

例題

素數測試

int powermod(int a, int p, int n) //利用費馬定理，并進行二次探測 {int result;int x;if(p == 0)result = 1;else{x = powermod(a,p/2,n);result = (x*x)%n;if(result == 1 && x!=1 && x!=n-1)//不是自身和1composite = ture;//一定是合數if(p%2 == 1)result = (result*a)%n;}return result}bool is_prime(int n){int a,result;composite = false;a = randomNum(2,n-1);;//生成隨機數result = powermod(a,n-1,n);if(composite || result!=1)return false;elsereturn true; }

主元素問題
如果一個隨機數在數組中出現的次數超過n/2次，就稱其為主元素。

bool mainelement(int *a,int n){c = randomNum(0,n-1);int T = a[c];int sum = 0;for(int i = 0; i < n; i++){if(a[i] == T)sum ++;} if(sum > n/2)return true;elsereturn false; }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的蒙特卡罗型概率算法的全部內容，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。