与えられた確率の研究に基づいて、true または false を返すアルゴリズムの理論的分析

Question

<p><code>n/m</code> の確率で <code>true</code> を返すメソッドを実装したいと考えています。確率は <code>false</code> を返します。 </p> <p>たとえば、7/10000 の確率で <code>true</code> を取得したいとします。 </p> <p>これを実現するには、まず関数 <code>getRandomIntUnderN</code> から 10000 未満のランダムな整数 { const rn = Math.random() * n Math.trunc(rn) を返す } // 真の戻り値が得られる可能性は n/m です const goAtChance = (n, m) => { getRandomIntUnderN(m)

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P粉026665919

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P粉6163836252023-09-06 00:26:00 1棟

これは実装方法ではありません。コードは、n が 7 未満かどうかをチェックします。これは正しい方法です。

この発言の出典はどこですか?この前提をテストして、それがどれほど可能であるかを確認してください。

＃＃＃これは本物です。

テスト方法

実装のディストリビューションを簡単にテストできます。この関数を繰り返し呼び出して、得られた結果を記録し、時間の経過とともにどのように変化するかを確認できます。統計では、サンプルサイズが大きいほど、結果の信頼性が高くなります。

これは、

goAtChance 関数を継続的に実行し、呼び出しの合計数と true の結果の数を記録するコード スニペットです。 10 ミリ秒ごとに、合計に対する true の数の比率を含む結果がページ上で更新されます。すべてがうまくいけば、この比率は時間の経過とともに 0.0007 に近づくはずです。

リーリー リーリー

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P粉026665919

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これは実装方法ではありません。コードは、n が 7 未満かどうかをチェックします。これは正しい方法です。

この発言の出典はどこですか?この前提をテストして、それがどれほど可能であるかを確認してください。

＃＃＃これは本物です。

テスト方法

実装のディストリビューションを簡単にテストできます。この関数を繰り返し呼び出して、得られた結果を記録し、時間の経過とともにどのように変化するかを確認できます。統計では、サンプルサイズが大きいほど、結果の信頼性が高くなります。

これは、

goAtChance 関数を継続的に実行し、呼び出しの合計数と true の結果の数を記録するコード スニペットです。 10 ミリ秒ごとに、合計に対する true の数の比率を含む結果がページ上で更新されます。すべてがうまくいけば、この比率は時間の経過とともに 0.0007 に近づくはずです。

リーリー リーリー