代碼隨機演算法
① 求「米勒-拉賓素數隨機測試演算法」c語言代碼+詳細注釋。財富不是問題！！！
//參數入口為test(lld n)
typedef __int64 lld;
const lld MAX=10;
lld multi(lld a,lld b,lld m)//加法代替乘法，防止溢出__int64
{
lld ret=0;
a%=m;
while(b)
{
if(b&1) if((ret+=a)>=m) ret-=m;
if((a<<=1)>=m) a-=m;
b>>=1;
}
return ret;
}
lld mod(lld a,lld b,lld m)
{
lld x,y;
if(b==1)//1次冪，直接返回
return a%m;
x=mod(a,b>>1,m);//二分求冪
y=multi(x,x,m);//平方一下
if(y==1&&x!=1&&x!=m-1)//如果結果是1的時候，如果x不是1而且不是m-1那麼m必然不是素數。
return 0;
if(b&1)//奇數的情況，再乘上一個a
y=multi(y,a,m);
return y;
}
lld gen(lld m)
{
lld ret=1,i;
for(i=0;i<4;i++)
ret*=rand();
ret%=m;
if(ret<0)
ret+=m;
return ret;
}
//入口
bool test(lld n)
{
lld a,i,tmp;
if(n<2)//小於2不是素數
return 0;
if(n==2)//2是素數，直接返回
return 1;
if((n&1)==0)//偶數
return 0;
for(i=0;i<MAX;i++)//測試最大次數
{
a=gen(n-1)+1;//生成一個2到n-2的數字
tmp=mod(a,n-1,n);//快速冪
if(tmp!=1)//結果不是1，不是素數
return 0;
}
return 1;//是素數
}
② C語言抽取隨機數怎麼編寫
源程序代碼以及演算法解釋如下：
產生1-10隨機數程序：
#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
int main()
{
const int n = 10;//定義隨機數個數
int number[n] = { NULL };//定義隨機數存儲的數組
srand((unsigned)time(NULL));//初始化隨機函數
number[0] = rand() % n;//第一個隨機數無需比較
cout << number[0] << " ";
for (int i = 1; i < n; i++)//其餘隨機數循環產生
{
int j = 0;
number[i] = rand() % n;//產生隨機數
while (1)
{
if (number[i] == number[j])//若有相同則繼續循環重新安排隨機數
{
number[i] = rand() % n;//產生隨機數
j = 0;//若遇到相同的就從頭遍歷
continue;
}
if (j == (i - 1))//若遍歷完就跳出
break;
j++;
}
cout << number[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
程序運行結果如下：
(2)代碼隨機演算法擴展閱讀：
利用vector進行隨機數輸出：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>
using namespace std;
int main()
{
const int n = 10;
int randnum;
vector<int> number;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
number.push_back(i + 1);//從尾部添加元素
cout << number[i] << " ";
}
cout << endl;
srand((unsigned)time(NULL));
for (int j = 0; j < n; j++)//其餘隨機數循環產生
{
randnum = rand() % (n - j);//rand函數生成的隨機數是0-（n-1）
cout << number.at(randnum) << " ";
number.erase(number.begin() + randnum);
}
cout << endl;
return 0;
}
③ 求各種產生隨機數的演算法
多的很呀！別撤消呀，千萬！ 不過幾乎都是偽隨機數。 隨機序列的演算法 找到了兩個演算法, 第一個很簡單, 但可惜不是隨機的, 第二個是典型的偽隨機數演算法, 可惜要用到2的幾百萬次方這樣巨大的整數, 真痛苦 要是有UNIX上計算密碼的源代碼就好了 第一種做法: f(k) = (k*F(N-1)) mod F(N)其中, k是一個序列號, 就是要取的那個數的順序號 F(N)是這樣一個序列 F(0) = 0, F(1) = 1, F(N+2) = F(N+1)+F(N) (for N>=0)第二種做法V = ( ( V * 2 ) + B .xor. B ... )(Mod 2^n)N+1 N 0 2V是要取的隨機數, B是個種子, n是隨機數的最大個數 原來這個問題, 很高難, 不少數學高手都為解決這個問題寫了論文, 咳咳, 偶真是個白痴 呵呵, 效果肯定是不錯啦, 因為用不到很大的表. 至於應用是這樣的, 比如, 你要給每個用戶在注冊的時候一個ID但有不希望用戶在看到自己的ID的時候能知道其他用戶的ID, 如果用SEQUENCE來生成ID的話, 一個用戶只要把自己的ID減1就能得到其它用戶的ID了. 所以要用隨機數來做ID, 這樣用戶很難猜到其他用戶的ID了. 當然主要的問題是, 隨機數可能重復. 因此希望使用一個隨機數做種子用它來確定一組"無規律"的自然數序列, 並且在這個序列中不會出現重復的自然數. 在這里使用的方法生成的序列並不是沒有規律的, 只不過這個軌律很難被發現就是了. Xn+1 = (aXn + b) mod c (其中, abc通常是質數)是一種被廣泛使用的最簡單的隨機數發生演算法, 有研究表表明這個演算法生成的隨機數基本上符合統計規律, java, BORLAND C等用的都是這個方法, 一般只要保證第一個種子是真正的隨機數就行了, 下面來說一下重復的問題, 上述方法會有可能出現重復, 因為當(aXn + b)有可能是同樣的數或者說余數相同的數, 因此要想不重復就得變形 偶想到的方法是 Xn=(a*n + b) mod c n是一個在1到c之間的整數, a*n + b就是一個線性公式了, 且若n不同則a*n + b也不同, 它們除上質數c得到的余數也肯定不同, 因為 若不考慮a和b而只有n的時候, 每次的結果都是n,而線性公式, 只不過移動了這條直線的位置和斜率而已, 每個結果仍然不會相同的, 為了增加不可預計性, 偶又為上面那個公式設計了, 隨機數種子, 於是就變成了這個樣子 F(N)=(隨機數*(N+隨機數))MOD 一個質數 這樣就能夠產生 1到選定質數之間的一個"無規律"的自然數序列了, 只要改變隨機數就能改變序列的次序 在應用的時候, 要把隨機數種子和最後用到的序列號保存到一個表裡, 每此使用的時候取出來算好, 再把序列號更新一下就可以了 具體地說, 就是可以建一個表來保存每個序列的隨機數種子, 然後再為這個序列建一個SEQUENCE就行瞭然後就SELECT MOD(序列控製表.隨機數*(SEQ.NEXTVAL+序列控製表.隨機數)),序列控製表.質數) FROM 序列控製表 WHERE 序列控製表.序列ID=XX就OK了注意 序列控製表.質數 決定了序列的范圍
④ C語言中怎樣生成隨機數
在VC中設計到隨機數有兩個函數
srand() and rand()
srand() 的作用是是一個種子，提供每次獲得隨機數的基數而已，rand()根據種子而產生隨機數
注意
1：srand() 里的值必須是動態變化的，否則得到的隨機數就是一個固定數
2：其實可以不用寫srand() ，只用rand()就可以了，省事，簡單，例子如下
如果我們想得到一個 0-60的隨機數那麼可以寫成
int i;
i=rand()%60;
就可以了。
當然最好有個統一的標注如下：
int i;
srand((unsigned)time( NULL ));
i=rand()%60;
這樣就OK了。
⑤ C語言怎樣產生一定范圍的隨機數
在C語言中,rand()函數可以用來產生隨機數，但是這不是真真意義上的隨機數，是一個偽隨機數，是根據一個數，可以稱它為種子。
為基準以某個遞推公式推算出來的一系數，當這系列數很大的時候，就符合正態公布，從而相當於產生了隨機數。
C語言產生一定范圍的隨機數的源代碼如下：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int main()
{
int i;
for(i=0; i<10; i++) //隨機產生10個數。
{
printf("%d ", rand());
}
return 0;
}
(5)代碼隨機演算法擴展閱讀
1、如果要隨機生成一個在一定范圍的數，你可以在宏定義中定義一個random(int number)函數，然後在main()裡面直接調用random()函數。
2、在對rand()的前三次調用中，並且此後得到的返回值仍然是在對rand()的第一批調用中所得到的其餘的返回值。因此，只有再次給srand()提供一個隨機的「種子」值，才能再次得到一個隨機數。
⑥ java怎麼進行隨機數生成演算法
要產生隨機數，可以使用Java api中java.lang包中的Math類.Math類以靜態方法的方式提供常用的數學方法，
其中Math.random()方法是一個可以產生[0.0,1.0]區間內的一個雙精度浮點數的方法
如：
產生一個100以內的整數：int x=(int)(Math.random()*100);
又如：
產生一個1-50之間的隨機數：int x=1+(int)(Math.random()*50)
也可以使用通用創建對象來獲取：
Random random = new Random();
random.nextInt(x);
產生一個0到x-1的正數，如果想產生浮點數有Random類的nextFloat方法，總之nextXXX方法是用來產生隨機數的。
⑦ 有沒有人有c/c++的代碼，求最近點對的隨機演算法（不是分治法）
我記得有個演算法叫「旋轉卡殼」，這個是真正不隨機的O(n)演算法！LZ可以網路一下這個。
看看blog，不難學懂的。
隨機演算法是爬山法吧，很少寫這個。
求代碼的話，找blog，別在網路知道上問，很難找到高質量且易懂的。
⑧ java中 怎樣實現隨機4位的整數
可以藉助Math類里的random方法或者藉助Random類來實現
1、使用Math類的random方法實現產生1000-9999的隨機數代碼如下：
inta=(int)(Math.random()*(9999-1000+1))+1000;//產生1000-9999的隨機數
2、使用Random類實現代碼：
importjava.util.Random;//導入Random包
publicclassRanadd{
publicstaticvoidmain(String[]args){
intx;//定義兩變數
Randomne=newRandom();//實例化一個random的對象ne
x=ne.nextInt(9999-1000+1)+1000;//為變數賦隨機值1000-9999
System.out.println("產生的隨機數是:"+x);//輸出
}
}
說明：
1、Java中Math類中有random方法產生的隨機數是一個偽隨機選擇的（大致）均勻分布在從0.0到1.0這一范圍內的double類型數
2、java.util.Random類中實現的隨機演算法是偽隨機，也就是有規則的隨機，所謂有規則的就是在給定種(seed)的區間內隨機生成數字；相同種子數的Random對象，相同次數生成的隨機數字是完全相同的；Random類中各方法生成的隨機數字都是均勻分布的，也就是說區間內部的數字生成的幾率均等；
⑨ 這題的c語言源代碼，還有解題思想，隨機化演算法，麻煩手打，謝謝
//隨機化演算法用隨機投點法計算定積分
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<time.h>//使用當前時鍾做種子
doubleDarts(intn,doublea,doubleb);
doublef(doublex);//積分函數
main(){
inti,n[5]={100,1000,1000,10000,10000000};//隨機投點個數,個數越多結果越精確
doublea=1.0,b=2.0;//積分上下界
srand((unsigned)time(NULL));//初始化隨機數
for(i=0;i<5;i++)
printf("%d: n=%d r=%lf ",i+1,n[i],Darts(n[i],a,b));
}
/*基本思想是在矩形區域內隨機均勻投點，求出由這些點
*產生的函數值的算術平均值，再乘以區間寬度，即可得
*出定積分的近似解
*/
doubleDarts(intn,doublea,doubleb)
{
inti;
doublesum=0.0;
for(i=0;i<n;i++){
doublex=(b-a)*rand()+a;//產生[a,b)之間的隨機數
sum=sum+f(x);
}
return(b-a)*sum/n;
}
doublef(doublex){
returnsin(x)/x;
}
⑩ 微信紅包的隨機演算法是怎樣實現的
我們在一個20人的群中，自己發紅包以及結合其他人發出紅包的情況，整合成兩輪的數據。每次金額設置都是20塊並且有20個，第一輪是發了15次，第二輪是發了19次，總結成表格，然後為了避免突發的數據影響判斷，我們將兩輪數據雜糅從而生成了其他的三輪數據，一共是五輪數據。羅列如下表，高亮的數據為最佳手氣。每一列的數據最早搶到紅包的在最底端，越往上越晚搶。
從所有黃色的數值（最佳手氣金額）可看出，所有最佳手氣值都在平均值*2的前後附近（平均值=總金額/紅包總個數，這里平均值=20/20=1），事實上確實如此，可通過微信紅包分發演算法得到驗證，演算法具體見後文
然後我們選取部分數據開始製作散點圖。橫軸為1-20，分別表示搶到紅包的人的編號，隨遞增而越早。也就是20代表最早搶到的人。縱軸為金額。同樣的形狀顏色的點代表一次發紅包，然後我們抓取部分數據顯示為散點圖，越密集代表該順序位的用戶得到的金額越穩定。散點圖如下：
規律一：我們可以看到，所有紅包大多數金額分布在0.5到1.5元之間，顯示為圖中方框所示，大部分點都分布在這個位置。然後是順序位密集程度的對比，可以發現20、19，也就是最先搶到紅包的人，小圓圈所示基本的點都集中在小范圍，說明先搶紅包的人得到的金額會比較穩定，但同時最佳手氣的概率也比較低。大圓圈所示的是極不穩定，飄忽的金額分布，表示越晚搶紅包得到的金額會飄忽不穩，但同時，搶到最佳手氣等大金額的紅包概率也比早搶的高。
根據上面的分析，我們又寫了一個過濾計數函數，針對金額的分段的紅包個數進行統計：
比如2.0-2.5
得到如下金額分布：
折線圖：
規律二：絕大多數的紅包的金額都集中在1-1.5，也就是說20塊錢發20個紅包的金額分布集中在比平均數大一點點的附近，同時較大幅超過平均數金額的紅包大大少於低於於平均數的紅包數量。
那我們繼續擴大數據的規模，將幾輪數據的均值和標准差分別做成折線圖：
綜合上面各個折線圖的情況，我們可以得到越早搶紅包的標准差越小，越晚搶紅包的標准差越大，但同時，由均值和總額可以看出來，越早搶紅包的均值往往要更高，紅包金額得到最佳手氣概率也會相對較小，越晚搶紅包的人則得到最佳手氣等大手氣的概率更大。
為了得到更為趨近規律的曲線和規律，我們決定將兩輪真實數據合並起來，然後給出冪函數的趨近線（虛線），如下圖：
由於均值受極值波動影響較大，所以我們去除一些因為偶然差產生的極端點（圓圈的點）從而發現是遞增的趨勢。
規律三：可以很明顯的看到，均值是隨著搶紅包的越晚而緩慢遞減，標准差值同時也往上遞增，這個趨勢結合之前的分析，我們猜想，即標准差越大說明，領取到最大的紅包和最小紅包的風險越大，也就是說越晚搶標准差越大，對於冒險主義者來講是最好的，因為他有很大概率獲得最大的金額，但也大概率獲得最小的紅包，風險與收益並存；均值越大，說明每次都拿到一個不大不小的紅包，雖然獲得最小和最大金額紅包的概率很小，但起碼不虧本，也就是說越早搶，均值越穩定，這比較適合不喜歡冒險的人。
驗證預測結果：
21：24分發送預測結果到另一位同學微信：
隨後開始發紅包：
結果：
最佳手氣為第8個人且金額為1.13
與預測結果一致，規律基本正確！
總結：
（1）最佳手氣為1.13塊，根據我們推導的預測公式=總額/紅包總個數*2*隨機數（0-2的double數）, 也就是說最佳手氣在總額/紅包總個數*2值的前後附近。這里我們判斷在0.8-1.3之間，推斷正確
（2)平均值為0.5元，0.5-0.8元的紅包有3個，小於0.5的紅包有6個，說明大於平均值的紅包個數多於小於平均值的個數。與我們的第二點預測完全正確
(3)最佳手氣位置：根據我們的散點圖發現，最先搶到紅包的人，得到的金額會比較穩定，但同時最佳手氣的概率也比較低。表示越晚搶紅包得到的金額波動較大，但同時搶到最佳手氣等大金額的紅包概率也比早搶的高。所以我們推斷，最佳手氣位置在最後20%-30%之間。
微信紅包隨機分發演算法c＋＋模擬：
基本思路：每次搶到一個紅包金額等於：紅包剩餘金額/紅包剩餘個數*2*隨機數（0-1的double型），如果計算的結果小於等於0.01，則取0.01值
主要代碼：
double packages[50000];
double Luckiest_money=0;
void getPackage(int remainSize,double remainMoney){
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i=0;i