随机算法pdf

① 随机组合公式算法c4

P是排列,右下脚码n,右上脚码m,n(n-1)(n-2)……(n-k+1);
C是组合,右下脚码n,右上脚码m,n(n-1)(n-2)……(n-k+1)/m!.

② 随机算法、函数

产生整数rand的原理是：
y＝ax＋b（mod n）其中，n一般是一个很大的素数，几万。
a也是大素数。而且a，b，n都是常数。所以rand的产生决定于x，
他被称为seed。
每一个seed都是上一次产生的y的函数。这样，如果直接取seed＝y的话，
虽然产生的rand之间相关性甚小，但只要知道某个y，就能推知以后的rand。
为避免这种情况，一般取seed为y和当时计算机的时间的函数，如seed＝y＋t

③ 真的有能产生完全随机数的算法吗

计算机本来就没办法实现真正的随机，它本来就是按逻辑来运行的，产生的所谓随机数全部都是伪随机，最多只能做到范围足够大，产生规律足够复杂，感觉像是随机而已。

④ 随机数算法是什么

在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。有关如何产生随机数的理论有许多如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。下面讲一讲在C语言里所提供的随机数发生器的用法。现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand（）和srand（）函数。这二个函数的工作过程如下：”）首先给srand（）提供一个种子，它是一个unsignedint类型，其取值范围从0～65535；2）然后调用rand（），它会根据提供给srand（）的种子值返回一个随机数（在0到32767之间）3）根据需要多次调用rand（），从而不间断地得到新的随机数；4）无论什么时候，都可以给srand（）提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand（）的输出结果。这个过程看起来很简单，问题是如果你每次调用srand（）时都提供相同的种子值，那么，你将会得到相同的随机数序列，这时看到的现象是没有随机数，而每一次的数都是一样的了。例如，在以17为种子值调用srand（）之后，在首次调用rand（）时，得到随机数94。在第二次和第三次调用rand（）时将分别得到26602和30017，这些数看上去是很随机的（尽管这只是一个很小的数据点集合），但是，在你再次以17为种子值调用srand（）后，在对于rand（）的前三次调用中，所得的返回值仍然是在对94，26602，30017，并且此后得到的返回值仍然是在对rand（）的第一批调用中所得到的其余的返回值。因此只有再次给srand（）提供一个随机的种子值，才能再次得到一个随机数。下面的例子用一种简单而有效的方法来产生一个相当随机的“种子”值－－－－当天的时间值：g＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌椋铮瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌欤椋猓瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦穑澹螅瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦椋恚澹猓瑁Γ纾簦弧。觯铮椋洹。恚幔椋睿ǎ觯铮椋洌。。椋睿簟。椋弧。酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簟。螅澹澹洌郑幔欤弧。螅簦颍酰悖簟。簦椋恚澹狻。簦椋恚澹拢酰妫弧。妫簦椋恚澹ǎΓ幔恚穑唬簦椋恚澹拢酰妫弧。螅澹澹洌郑幔欤剑ǎǎǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫簦椋恚澹Γ幔恚穑唬埃疲疲疲疲。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚蕖。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚弧。螅颍幔睿洌ǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦螅澹澹洌郑幔欤弧。妫铮颍ǎ椋剑埃唬椋Γ欤簦唬保埃唬椋。穑颍椋睿簦妫ǎΓ瘢酰铮簦唬ィ叮洌Γ＃梗玻唬睿Γ瘢酰铮簦籦egjrand（））；｝上面的程序先是调用＿ftime（）来检查当前时间yc并把它的值存入结构成员timeBuf．time中wae当前时间的值从1970年1月1日开始以秒计算aeh在调用了＿ftime（）之后在结构timeBuf的成员millitm中还存入了当前那一秒已经度过的毫秒数，但在DOS中这个数字实际上是以百分之一秒来计算的。然后，把毫秒数和秒数相加，再和毫秒数进行异或运算。当然也可以对这两个结构成员进行更多的计算，以控制se．．．．．．余下全文＞＞

⑤ 随机算法

一般用a=rand(n),为了防止重复用srand(time(NULL)); 很简单的

⑥ 随机数算法

可以把已有数据放到数组里，然后产生随机下标，根据下标取到的数据可以认为是随机的。

⑦ 随机算法的基本概念

随机算法是算法本身包含了随机数生成器的算法。根据《算法导论（中文第二版）》描述，在进行算法分析的时，有时可以在获得了一定输入分布信息之后对输入的分布进行一定的假定，在此基础上进行平均情况分析得到算法的时间复杂度。然而有时候无法获得输入分布的信息，这时可以在算法本身增加一定的随机性，继而实现对算法进行平均情况分析。通过设计随机算法有效地避免较多的较坏情况输入的出现，从而提高算法的平均情况下的性能。

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书名：学习JavaScript数据结构与算法（第3版）

作者：[巴西]洛伊安妮·格罗纳

译者：吴双

豆瓣评分：8.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2019-5

页数：308

内容简介：

本书首先介绍了JavaScript语言的基础知识（包括ECMAScript和TypeScript），其次讨论了数组、栈、队列、双端队列和链表等重要的数据结构，随后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下来阐述了递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序和基数排序）和搜索（顺序搜索、二分搜索和内插搜索）算法以及随机算法，接着介绍了分而治之、动态规划、贪心算法和回溯算法等高级算法以及函数式编程，最后还介绍了如何计算算法的复杂度。

作者简介：

洛伊安妮·格罗纳（Loiane Groner），花旗银行软件开发经理，负责海外项目的开发和团队管理；原IBM公司系统分析师及团队负责人；巴西坎皮纳斯Java用户组（CampinasJUG）协调人；Sencha和Java技术推广者，通过博客为软件开发社区撰稿，发表关于IT职业发展和常用开发技术的文章和视频，并经常受邀在各大技术会议上做报告。另着有《精通Ext JS》等书。

⑨ 随机算法，求解题过程和完整c代码

还没学

⑩ 求各种产生随机数的算法

多的很呀！别撤消呀，千万！ 不过几乎都是伪随机数。 随机序列的算法 找到了两个算法, 第一个很简单, 但可惜不是随机的, 第二个是典型的伪随机数算法, 可惜要用到2的几百万次方这样巨大的整数, 真痛苦 要是有UNIX上计算密码的源代码就好了 第一种做法: f(k) = (k*F(N-1)) mod F(N)其中, k是一个序列号, 就是要取的那个数的顺序号 F(N)是这样一个序列 F(0) = 0, F(1) = 1, F(N+2) = F(N+1)+F(N) (for N>=0)第二种做法V = ( ( V * 2 ) + B .xor. B ... )(Mod 2^n)N+1 N 0 2V是要取的随机数, B是个种子, n是随机数的最大个数 原来这个问题, 很高难, 不少数学高手都为解决这个问题写了论文, 咳咳, 偶真是个白痴 呵呵, 效果肯定是不错啦, 因为用不到很大的表. 至于应用是这样的, 比如, 你要给每个用户在注册的时候一个ID但有不希望用户在看到自己的ID的时候能知道其他用户的ID, 如果用SEQUENCE来生成ID的话, 一个用户只要把自己的ID减1就能得到其它用户的ID了. 所以要用随机数来做ID, 这样用户很难猜到其他用户的ID了. 当然主要的问题是, 随机数可能重复. 因此希望使用一个随机数做种子用它来确定一组"无规律"的自然数序列, 并且在这个序列中不会出现重复的自然数. 在这里使用的方法生成的序列并不是没有规律的, 只不过这个轨律很难被发现就是了. Xn+1 = (aXn + b) mod c (其中, abc通常是质数)是一种被广泛使用的最简单的随机数发生算法, 有研究表表明这个算法生成的随机数基本上符合统计规律, JAVA, BORLAND C等用的都是这个方法, 一般只要保证第一个种子是真正的随机数就行了, 下面来说一下重复的问题, 上述方法会有可能出现重复, 因为当(aXn + b)有可能是同样的数或者说余数相同的数, 因此要想不重复就得变形 偶想到的方法是 Xn=(a*n + b) mod c n是一个在1到c之间的整数, a*n + b就是一个线性公式了, 且若n不同则a*n + b也不同, 它们除上质数c得到的余数也肯定不同, 因为 若不考虑a和b而只有n的时候, 每次的结果都是n,而线性公式, 只不过移动了这条直线的位置和斜率而已, 每个结果仍然不会相同的, 为了增加不可预计性, 偶又为上面那个公式设计了, 随机数种子, 于是就变成了这个样子 F(N)=(随机数*(N+随机数))MOD 一个质数 这样就能够产生 1到选定质数之间的一个"无规律"的自然数序列了, 只要改变随机数就能改变序列的次序 在应用的时候, 要把随机数种子和最后用到的序列号保存到一个表里, 每此使用的时候取出来算好, 再把序列号更新一下就可以了 具体地说, 就是可以建一个表来保存每个序列的随机数种子, 然后再为这个序列建一个SEQUENCE就行了然后就SELECT MOD(序列控制表.随机数*(SEQ.NEXTVAL+序列控制表.随机数)),序列控制表.质数) FROM 序列控制表 WHERE 序列控制表.序列ID=XX就OK了注意 序列控制表.质数 决定了序列的范围