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  • 指定范围内随机数字生成器,数字会迅速变动,有点像cctv-5的手机抽奖。用c#写的,代码里面。
  • python中随机生成数字方法

    万次阅读 2018-06-24 09:54:50
    python中经常会需要随机生成一些数字,此时就需要用到python中的random模块中的randint函数了,方法如图:此时执行程序时会随机生成闭区间1到100之间的数字,包含1和100,但这里需求注意的是,random.randint(a, b...

    在python中经常会需要随机生成一些数字,此时就需要用到python中的random模块中的randint函数了,方法如图:


    此时执行程序时会随机生成闭区间1到100之间的数字,包含1和100,

    但这里需求注意的是,

    random.randint(a, b)     # 返回闭区间 [a, b] 范围内的整数值

    numpy.random.randint(a, b)   # 返回开区间 [a, b) 范围内的整数值

    在使用时需要区分、注意

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  • 随机生成10个数,填充一个数组,然后用消息框... 2、for循环中调用Math.Random()方法随机生成一定范围内的整数。  3、调用JOptionPane.showMessageDialog()方法将数组元素输出。  4、用for循环将数组元素相...
    • 随机生成10个数,填充一个数组,然后用消息框显示数组内容,接着计算数组元素的和,将结果也显示在消息框中。
    • 设计思路:

      1、创建一个数组array[],长度为10

      2、在for循环中调用Math.Random()方法随机生成一定范围内的整数。

      3、调用JOptionPane.showMessageDialog()方法将数组元素输出。

      4、用for循环将数组元素相加,然后同步骤3。

    • 程序流程图:

     

    • 源程序代码:
    • //随机生成10个数,填充一个数组,用消息框显示数组内容,
    • //接着计算数组元素的和,将结果也显示在消息框中。
    • //黄星,2015,10,28

     

    • import javax.swing.JOptionPane;
    • public class ArraySum
    • {
    • public static void main(String[] args)
    • {
    • int[] array=new int[10];//定义一个数组,长度为10。
    • int result=0;       //定义一个变量初值为0。
    • String output="";
    • //随机生成一个100以内的数,填充数组。
    • for(int i=0;i<array.length;i++)
    • array[i]=(int)(Math.random()*100);
    • //将数组元素输出。
    • output+="随机生成的十个数是:"+"\n";
    • for(int i=0;i<array.length;i++)
    • output+=array[i]+" ";
    • output+="\n";//换行
    • //将数组元素相加。
    • for(int i=0;i<array.length;i++)
    • result+=array[i];
    • output+="十个数相加等于:"+"\n"+result;
    • //以消息框的形式输出。
    • JOptionPane.showMessageDialog(null, output,
    • "输出",JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
    • }
    • }
    • 结果截图:

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/iloveblog/p/4917888.html

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  • 先记录随机生成数字带重复数字版本 //在范围为0-10内随机生成整数 int randnum = 0; Random randArr = new Random(); randnum = randArr.Next(10); 先给条件 int[] arr = new int[10]; ...

    先记录随机生成数字带重复数字版本

    	//在范围为0-10内随机生成整数
    			int randnum = 0;
                Random randArr = new Random();
                   randnum = randArr.Next(10);
    
    

    先给条件

    
                int[] arr = new int[10];
    
                bool[] boolArr = new bool[10];
    
    
                Random randArr = new Random();
    

    关于随机生成数字不带重复的构想
    使用布尔值以及 布尔数组 进行下标判断
    什么意思呢 就是

    for(int i = 0;i<10;i++)
    {
       randnum = randArr.Next(10);
       
      
    }
    

    使用循环输出的时候
    会生成重复的值

    for(int i = 0;i<10;i++)
    {
       randnum = randArr.Next(10);
        boolarr[randnum] = false;	
     //我希望  boolarr[randnum]能够记录每一次的输出 当randnum输出时  boolarr[randnum] = true
     // 在循环时使用一个sign进行检查  
     
    }
    
     
    	  
    
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    using System.Threading.Tasks;
    using System.Diagnostics;
    
    namespace ConsoleApplication45
    {
        class Program
        {
            static void Main(string[] args)
            {
    
                int[] arr = new int[10];
    
                bool[] boolArr = new bool[10];
    
    
                Random randArr = new Random();
    
                for (int i = 0; i < 10; i++)
                {
    
                    bool sign = false;
                    int randnum = 0;
                    while (sign == false)
                    {
                        randnum = randArr.Next(10);
                       
                        
    
                        if(boolArr[randnum] == false)
                           sign = true;
    
                       
                    }
                    boolArr[randnum] = true;
    
                   Console.WriteLine(randnum);
                    Console.WriteLine(sign);
    
    
                }
                Console.ReadLine();
    
    
                    
            }
        }
    }
    
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    排序案例的单行解决方案

    这里有一个简单的一行程序,它以相等的可能性产生所有的可能性:[9*i + x for i, x in enumerate(sorted(random.sample(range(13), 4)))]

    一些示例输出:

    ^{pr2}$

    输出总是按排序顺序生成的;如果这不是您想要的,您可以很容易地向结果中添加一个shuffle(或参见下面的一般解决方案)。在

    说明:如果[a, b, c, d]是一个满足您要求的有序列表,那么[a, b-9, c-18, d-27]是{}中长度为4的有序样本,反之亦然。因此,您只需从range(13)生成样本,对它们进行排序,然后重新添加9的必要倍数,以获得至少相距10的值。在

    一般非排序解

    这是一个不需要对随机样本进行排序的通用解决方案。相反,我们计算样本元素的秩,并使用这些元素来计算必要的偏移量。在import random

    def ranks(sample):

    """

    Return the ranks of each element in an integer sample.

    """

    indices = sorted(range(len(sample)), key=lambda i: sample[i])

    return sorted(indices, key=lambda i: indices[i])

    def sample_with_minimum_distance(n=40, k=4, d=10):

    """

    Sample of k elements from range(n), with a minimum distance d.

    """

    sample = random.sample(range(n-(k-1)*(d-1)), k)

    return [s + (d-1)*r for s, r in zip(sample, ranks(sample))]

    以及一些示例输出:>>> sample_with_minimum_distance()

    [17, 27, 3, 38]

    >>> sample_with_minimum_distance()

    [27, 38, 10, 0]

    >>> sample_with_minimum_distance()

    [36, 13, 1, 24]

    >>> sample_with_minimum_distance()

    [1, 25, 15, 39]

    >>> sample_with_minimum_distance()

    [26, 12, 1, 38]

    “廉价伎俩”解决方案

    如果原始问题中的各种常量是固定不变的(总体range(40),样本长度为4,最小距离为10),那么有一个明显的廉价窍门:只有715可能的不同排序样本,所以只要预先创建一个包含所有这些样本的列表,然后每次需要生成样本,使用random.choice从预先创建的列表中选择一个。在

    对于这一代人来说,我们要么采用一种效率极低但显然正确的暴力解决方案:>>> import itertools

    >>> all_samples = [ # inefficient brute-force solution

    ... sample for sample in itertools.product(range(40), repeat=4)

    ... if all(x - y >= 10 for x, y in zip(sample[1:], sample))

    ... ]

    >>> len(all_samples)

    715

    这仍然足够快,在我的机器上只需要几秒钟。或者,我们可以使用上面提到的同一个双射来做一些更精细和直接的事情。在>>> all_samples = [

    ... [9*i + s for i, s in enumerate(sample)]

    ... for sample in itertools.combinations(range(13), 4)

    ... ]

    >>> len(all_samples)

    715

    不管怎样,我们只生成一次样本列表,然后在每次需要时使用random.choice来选取一个:>>> random.choice(all_samples)

    (1, 11, 21, 38)

    >>> random.choice(all_samples)

    (0, 10, 23, 33)

    当然,这个解决方案不能很好地伸缩:对于最小距离为5的range(100)中的7个样本,可能有超过20亿个不同的排序样本。在

    均匀性证明

    我在前面说过,一个线性函数以相等的可能性产生所有的可能性(当然,假设一个完美的随机数来源,但是Python的Mersenne Twister足够好,我们不太可能在下面的测试中检测到由核心生成器产生的统计异常)。这就是这种一致性的证明。在

    首先,为了方便起见,我们将把一行程序包装在函数中。我们还将其更改为返回tuple,而不是list,因为下一步我们需要一些散列的东西。在>>> def sorted_sample():

    ... return tuple(9*i + x for i, x in

    ... enumerate(sorted(random.sample(range(13), 4))))

    现在,我们生成1000万个样本(这需要几分钟),并计算每个样本发生的频率:>>> from collections import Counter

    >>> samples = Counter(sorted_sample() for _ in range(10**7))

    一些快速检查:>>> len(samples)

    715

    >>> 10**7 / 715

    13986.013986013986

    >>> samples[0, 10, 20, 30]

    14329

    >>> samples[0, 11, 22, 33]

    13995

    >>> min(samples.values())

    13624

    >>> max(samples.values())

    14329

    我们收集了715个不同的组合,一点数学知识告诉我们,这正是我们期望的数字(13选4),因此在均匀分布的情况下,我们预计每个组合大约发生10**7 / 715次,或大约14000次。我们上面检查的两个组合都在14000左右,最小和最大计数也出现了,但并不奇怪,有一些随机变化。在

    这种随机变化在可接受的范围内吗?{15}我们可以用cd15来做测试。我们的零假设是我们从中提取的总体是一致的:即我们的代码以相等的似然生成每个可能的样本。在>>> from scipy.stats import chisquare

    >>> chisquare(list(samples.values()))

    Power_divergenceResult(statistic=724.682234, pvalue=0.3825060783237031)

    我们得到的p值小于0.01,因此我们无法拒绝无效假设:即,我们没有非均匀性的证据。在

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    千次阅读 2013-10-21 10:12:20
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空空如也

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在范围内随机生成数字