怎么解决均等概率问题

本篇内容介绍了“怎么解决均等概率问题”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

在解决算法问题中我们会经常遇到要求均等概率的问题， 以leetcode 470. 用 Rand7() 实现 Rand10() 为例。

• 已有方法 rand7 可生成 1 到 7 范围内的均匀随机整数，试写一个方法 rand10 生成 1 到 10 范围内的均匀随机整数。

• ⚠️ 不讨论最优解，只讨论算法思路 看到均等概率的问题， 我们最先要想到转成2进制来处理，思路是让均等概率转换成均等概率出现0和1， 再由 0 和 1  ，增加位数来处理均等概率的其他数。拆解下上面的题目 我们使用 Rand7 转成 Rand2 。让 Rand2 的返回结果均等的出现 0 和 1，  我们可以用4位二进制数来生成包含 0 ～ 15 的数。舍弃 10～15，保留 0 到 9 ，结果加1 就是 1～ 10的随机数。

第一步转化二进制函数

Rand7() 的结果是均等概率 出现 1,2,3,4,5,6 拆解下就是 均等概率出现 1,2,3 和 4,5,6 当出现 1,2,3 的时候返回 0  ，当出现 4,5,6 的时候返回 1

declare function rand7(): number function Rand2(): number {  return Rand7() > 3 ? 1 : 0 }

现在我们有了过渡函数 Rand2 , 那么我们使用随机生成4位二进制数那么我就会得到 一个 均等生成 0 ～ 15 的函数

function Rand15(): number {  return Rand2() * 2 * 2 * 2 + Rand2() * 2 * 2  + Rand2() * 2  + Rand2() }

上面代码略蠢，我们用移位的方法优化下， 左移操作符是二进制进位的。

function Rand15(): number {  return (rand2() << 3) + (rand2() << 2)  + (rand2() << 1)  +  (rand2() << 0) }

那么最终的 Rand10() 函数， 我们只要舍弃掉 10～15 就可以了

function Rand10(): number {  let num: number  // 使用do while 循环 遇到小于10 的结束循环返回结果，遇到大的继续 roll   do {    num = Rand15()  } while ( num > 9)   return num + 1 // 别忘记 + 1  }

这道题解决完了， 再来一道题，思路也是用二进制均等概率的。

• 给一个随意函数f，以P概率返回 0 ， 以 1-P 的概率返回1 这是你唯一可以使用的随机机制，如何实现等概率返回 0 和 1

• 思路还是用二进制升位的方式， 0 的概率是 P 1 的概率是 1- P

可以得出 00 的概率是 P*P ， 11 的概率是 (1-P) * (1-P) 01 的概率是 P * (1-P) 10 的概率是 (1-P) * P  而这两个是相等的(交换率)

那么我们只要 保留 01 和 10 舍弃 00 和 11 就会获得均等概率 P * (1-P)

10 和 01 这两个数字不想等即可

declare function f(): 0 | 1 function round01 () : number {  let num : number  do {   num = f()   } while ( num == f())  return num }

“怎么解决均等概率问题”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！