简述 1-10 平均 100 / 10 = 10%/个数 的概率 总共有 10 项结果 每项都有 10% 的中奖概率 最低就是 10% / 项 的中奖概率 但如果把 10项 分成 5项每份，那么就有...2项 100 / 2 = 50% 的概率 也就是说把 1-5 数字所执行的方法改成一样的，把 6-10 所执行的方法改成一样的 默认是 50% 的中奖概率 代码 部分代码 ...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率
--------- 前言 一、独立随机算法 二、开箱子or大转盘 三、抽卡保底算法 四、洗牌算法 五、组合随机算法 总结 ---- 前言 概率 在游戏中可以说是最玄学的东西了，只要涉及到游戏，基本上就跟概率是离不开关系的...---- 一、独立随机算法 每个怪物都会携带一些游戏道具（装备，宝石，金币，道具，任务物品等），被击败后，会根据概率随机掉落。...这种方案有点类似于PRD算法。这种抽卡的机制在于每次抽完卡后调整所有卡牌的比例，让单人整体抽卡的感觉更趋近与高斯分布，但是收敛的方式会更快，从而让最终的结果接近于期望。...对 10连抽卡保底模型 感兴趣的小伙伴可以参考下这篇文章：《10 连抽保底的概率模型》 ---- 四、洗牌算法 洗牌算法 最典型的应用莫过于音乐播放器的随机播放。...为了解决这个问题，播放器就把真随机改为了洗牌算法。 所谓的洗牌算法就是：如果你的歌单有20首歌，就建立一个1到20的数组，再把这20个数字像洗牌一样洗成乱序。
问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。 输入格式 一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。...输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据，n≤5. ...对于100%的数据，n≤100,b≤100.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0-1等概率问题 问题描述 一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...主要思路 如果用这个产生器产生两个位，出现00的概率为P^2，出现01的概率为P(1-P)，出现10的概率为P(1-P)，而出现11的概率为(1-P)^2。...主要思路 借用蓄水池算法。先定义一个1~n-1的数组，然后从中抽样K个数。...如何才能从这个无穷尽的流中随机的选取1000个关键字？ 主要思路 利用蓄水池算法。先生成一个大小为1000的数组，将前1000个关键字填入数组中，随后的关键字随机进行交换。...对于case ②：第k+1个元素被选中的概率是k/(k+1)，故而这个新元素在水库中出现的概率就一定是k/(k+1)。而水库中剩余的元素出现的概率也就是1-P（P为元素被替换的概率）。
该文为其对 AI 科技评论的独家供稿，未经许可禁止转载。 摘要 本文介绍机器学习算法中的概率方法。概率方法会对数据的分布进行假设，对概率密度函数进行估计，并使用这个概率密度函数进行决策。...1 准备知识 本节给出概率方法的基本流程，后续要介绍的不同的概率方法都遵循这一基本流程。 1.1 概率方法的建模流程 (1). 对 p(y | x; θ) 进行概率假设。...梯度下降的细节留在下一节介绍。 概率方法的优缺点各是什么? 优点: 这种参数化的概率方法使参数估计变得相对简单。缺点: 参数估计结果的准确性严重依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的真实数据分布。...生成式模型的主要困难在于, 类条件概率 p(x | y)是所有属性的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。...对数几率回归的损失函数及梯度推导。 答案见上文。 线性分类器如何扩展为非线性分类器? 答案见上文。 判别式模型和生成式模型各是什么，各自优缺点是什么，常见算法中哪些是判别式模型，哪些是生成式模型?
，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。...什么是hyperloglog结构 Hyperloglog(HLL)是指从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。...HLL使用固定大小的结构来解决这个问题，根据实际使用情况，它可以低于16kb。作为低资源需求的代价，基数测量是概率性的，意味着具有小于2％的误差。...HyperLogLog基本原理 HLL的数学原理在这里不作解释，通俗来说HLL是通过散列中左边连续0的数量来估计给定集合的基数，因为一个好的哈希算法可以确保我们每个可能的散列具有大致相同的出现概率和均匀分布...这允许HLL算法基于具有最左边0的流的散列来估计它已经“看到”的元素的量。例如，假设我有一个哈希函数，给定一个元素它返回数字0-15的二进制表示： ?
顺序表 要点 顺序表是在计算机内存中以数组的形式保存的线性表，是指使用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构。...[MAXSIZE]; int length; } SqList; 基本算法 插入数据元素 在顺序表的第 pos(0≤pos≤length) 个位置上插入新的元素e。...如果 pos 值不正确，则返回ERROR； 否则，将顺序表中的第 pos 个元素以后的元素均向前移动一个位置，这样覆盖了原来的第 pos个元素，并且顺序表长度减1。...1 return OK; } 参考代码 以下为本人实现的顺序表的基本操作。...——数据结构和算法 系列
本系列是数说君去年10-11月发布在微博上的漫画趣文，本次发布的微信的版本经过了一些修改，供大家回顾。本系列旨在趣解一些基本概率和统计知识，非学术探讨，不能替代教材。...用手机浏览时，图中的字会看起来比较小，有看不清楚的地方可以点击放大浏览。 回复gll1-gll5，分别查看【概率论-上帝的赌术】的第一话到第五话文章。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
论文模型 为了对本文所设计的SocialMF算法有更为直观的理解，我们先介绍一下传统的PMF算法： 假设我们有M个项目，N个用户，评分1-K。Rij表示用户i对项目j的评分。...列向量Ui和Vj分别表示特定的用户特征向量和项目特征向量。 那么，我们将评分的条件概率定义为： ? 其中，g(x)是一个逻辑函数，如下： ?...因此，观察到的评分的条件概率与PMF算法相同： ? 与PMF相似，通过贝叶斯推断，对于给定等级和社交网络矩阵，潜在特征向量的后验概率满足： ?...其中有关用户潜在特征的部分依旧是一个正态分布，它是两个不同正态分布的乘积，以使用户特征向量既小又接近其直接邻居的特征。 类似的，会得到SocialMF算法的后验概率的对数以及正则化目标函数。...注意，与普通的社会化推荐不同的是，社交矩阵未在图中明确显示，而是通过信任数据来更新传统的用户特征矩阵（下图所示为传统社会化推荐） ? 算法复现 参数设置 ? PMF原始模型 ?
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
引言 iOS抽奖转盘：概率抽奖算法 & 转盘算法 & 转盘主视图的实现思路 （从CSDN下载完整Demo）https://download.csdn.net/download/u011018979/16651799...I、根据奖品百分比进行控制中奖概率 根据中奖概率probability 确定随机中奖范围probabilityRange 根据随机中奖范围probabilityRange，确定中奖奖品 1.1 定义奖品模型...property (nonatomic, copy) NSString *imageName; @property (nonatomic, copy) NSString *icon; /** 该奖品的中奖概率..., assign) double probability; // @property (nonatomic, assign) NSRange probabilityRange; /** 根据奖品的中奖概率获取中奖奖品...(instancetype)getMbyprobabilityRangeWithArr:(NSArray*)arr; @end NS_ASSUME_NONNULL_END 1.2 根据奖品的中奖概率获取中奖奖品
参考资料 《算法（java）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 《数据结构》 ...哈希表在查找/插入/删除等基本操作上展现的优越性能，是在它舍弃了有序性操作的基础上实现的。因为哈希表并不维护表的有序性，所以在哈希表中实现有序操作的性能会很糟糕。...即： 哈希表的查找操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的查找操作 哈希表的插入操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的插入操作 哈希表的删除操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的删除操作 ?...，映射到哈希值集合中的的任意一个值的概率是相等的。...当冲突不可避免地要发生的时候（如拉链法实现的哈希表）， 能使不同的哈希值发生冲突的概率大致相等， 从而保证哈希表动态变化时仍能保持较为良好的结构（各条链表的长度大致相等） 最后用一张图总结下文章内容：
3 算法设计 由上述分析可知，红、白、黑三种颜色球的个数的取值范围已经确定了，现在要求的是所有可能的颜色搭配情况，因此可以使用循环结构检测 m、n 范围内的所有可能取值，再代入 8-m-n≤6 中进行验证...图 6.1 运行结果 7 惊喜 7.1 首先我们使用西门子 SCL 语言计算双色球中奖概率的程序： FUNCTION_BLOCK "计算双色球的中奖率" { S7_Optimized_Access...END_FOR; // 计算33选6的可能数 #combinations := #numerator / #denominator; // 显示百亿分之几的中奖概率 #probabilityofwinning...7.3 预测 虽然概率有点低，但是我命由我不由天 接下来我们使用python爬取双色球中奖号码的历史数据并保存，然后利用线性回归算法预测下期中奖号码，代码很长就不放上来了，网上有很多案例，有兴趣的同学可以尝试着自己编写一下...顺便也学习了算法和数据分析。
用python实现跳跃表 import random class SkipList(object): def __init__(self): self.level = [None...in result: print(node.key) print(node.score) assert node.score in [1,2] Level的随机生成...在跳跃表中，每个节点的level数随机按1-5生成并不是很好，可以引入一个算法。...在redis中，每个节点的level有1-32层。层数越大的节点越少。...具体上，可以这样实现： import random import math def get_random(size): # 产生[0-n)的随机数，数越大，则产生的概率越小 return
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 18, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中的逆序对 在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对...【概率统计】将7723810的各位数字打乱排序,可组成的不同的7位自然数的个数是? 首先我们对7个数进行全排列，但是其中7重复了一次，因此，实际中的个数为7!/2。...但是由于数字中有零的存在，因此需要减去首位为零的情况，即7!/2-6! = 2160 【概率统计】若串S=′software′,其子串的数目是多少？...【概率统计】某地每天有流星雨的概率是相等的，一个人每天晚上都去观察，发现一个月能够看到流星的概率是91%，请问半个月中能够看到流星的概率是多少？...利用反向思维，如果半个月都看到流星的概率为p, 则没有看到的概率就是1-p，同时一个月都没有看到流星的概率为1-p, 从而1-(1-p)(1-p) = 91%, 则最后得到p=70%.
Day 25, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中重复的数 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。...对有癌症的病人，医院的化验测试有2%的可能错判其无癌症。对无癌症的病人，有3%的可能错判其有癌症。问：现有一新病人，化验测试表明其有癌症，该病人实际患有癌症的概率是多少？...（计算过程四舍五入保留4位小数） 这其实很类似于TP和FP的概念，其中TP为化验为癌症且确实患有癌症的概率为：0.00898%，FP为化验为癌症但却没有癌症的概率为：0.9923%，因此化验为癌症的总概率为...最后总的概率为0.00898% / (0.00898%+0.992*3%)。 【概率统计】参加支付宝夜谈分享的同学共有50人，现设有甲、乙、丙三个夜谈主题。...【概率统计】20个阿里巴巴B2B技术部的员工被安排为4排，每排5个人，我们任意选其中4人送给他们一人一本《effective c++》，那么我们选出的4人都在不同排的概率为？
公平概率抽奖算法工具类分享 支持按概率权重抽奖 支持奖品动态增减 支持泛型传参 返回奖品 依赖hutool工具类，可进一步改造成带库存的奖品，我这里暂时用不到库存就不改造了，有大佬改造好了请留言~ 工具类.../** * 抽奖，返回抽到的奖品 * @param prizeList 奖品列表 * @return T * @exception * @author...prizeList){ if (CollUtil.isEmpty(prizeList)){ return null; } //概率总和...NumberUtil.add(rateSum,NumberUtil.toBigDecimal(map.get("winnRate")+"")); } System.out.println("概率总和
二、算法原理 要保存字符和对应字符出现的值，就用到哈希表。...二、算法原理 只需要固定当前的值，然后把它前面的值放在哈希表里面，判断一下哈希表里面有没有这个数，有就返回true，没有就返回false。...二、算法原理 固定一个值，把它前面一个值的下标和值都放在哈希表里面，当在它前面找到这个数的时候就把下标拿出来，比较差值，大于规定的值，就把这个数继续放在哈希表里面。...但是可能会出现一个情况，出现相同的元素，但是下标不一样，可能会吧哈希表里面的值覆盖掉，可题目中找的是小于等于某一个值，所以就直接找最近的值，所以是可以覆盖掉哈希表之前相同的值。...这时我们就要处理两个问题： 排序后的单词与原单词需要能互相映射； 将排序后相同的单词，划分到同一组； 定义一个哈希表:将排序后的字符串string当做哈希表的 key 值；将字母异位词数组string[
这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。...可以将算法思想分为两个部分： 向哈希表中插入一个关键字：哈希函数决定该关键字的对应值应该存放到表中的哪个区块，并将对应值存放到该区块中 在哈希表中搜索一个关键字：使用相同的哈希函数从哈希表中查找对应的区块...，并在特定的区块搜索该关键字对应的值 哈希表的原理示例图如下所示： 插入关键字：哈希函数对关键字进行哈希，得到哈希值后插入到哈希表对应的地方 搜索关键字：哈希函数对关键字进行哈希，基于哈希值去哈希表中进行查询...哈希表的应用举例： 哈希表在生活中的应用也很广泛，其中一个常见例子就是「查字典」。...假设哈希函数产生的哈希地址区间为 [0, m - 1]，哈希表的表长为 m。则可以将哈希表定义为一个有 m 个头节点组成的链表指针数组 T。
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