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比如我有一个操作是按概率来决定需不需要执行的。
我这样算概率。
mt_rand(1,100);
比如我设置的概率是10%才操作，那么我认为随机到10（等于）以下的数时就属于10%的概率，那么执行。
是这样的吗？
共有10个答案
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
可以这么理解
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
是的~。我随机算法都是基于rand函数。。
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
$loop = 1000;
while($loop--) {
$r = mt_rand(1,100);
($r &= 10) && ($i++);
echo '执行1000次,命中'.$i;
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
这可不一定。如果要求不严格可以这要弄。
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
中奖 用这种就 不行了 。完全不可控 ，其他可以用 ，不涉及 “钱” 重要玩意就行&
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
简单算法do ｛ arc_forrandom()％10 ＊ 用户权值 ＊ while(连续抽奖&n次＋ )｝
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
引用来自“红星xx”的评论中奖 用这种就 不行了 。完全不可控 ，其他可以用 ，不涉及 “钱” 重要玩意就行&什么可靠方案？我就会这种啊！
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主要是普通伪随机数的统计特性不好。
--- 共有 1 条评论 ---
能不能共享个好方法？
(1年前)&nbsp&
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
当时用安全芯片取的随机数都没通过NIST的统计检验。后来用DES又加密一遍才免强过了。加密算法考虑了输出的随机特性。如果你对概率要求很严，可以用加密算法再运算一次。
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
引用来自“王昊然”的评论可以这么理解
我这样，100个数，放到数组里面，打乱，然后rand索引，在取值，看值在那个区间，就是对应概率。这样如何？
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&#183;&#183;
&#183;&#183;
&#183;&#183;我中了6个奖项中一个奖，就相应减去一个名额中奖时候，需要判断是否中奖名额是否存在这个是否可以实现随机给奖，跪求算法，asp.net方面&#183;&#183;------解决方案--------------------
你如果说是纯随机的就比较简单了& 如果你要有赌博机那种 就要考虑到概率和建模的问题了& 别的逻辑上没问题都可以实现& 有效果图没？
------解决方案--------------------参考这个/CV/allahfan/
------解决方案--------------------
新手，不成熟的想法C# code
int level1 = 1;
int level2 = 1;
int level3 = 1;
int level4 = 1;
int level5 = 1;
Random ran = new Random();
int i = ran.Next(1, 500000);
System.Console.WriteLine(i);
if (i&=500&&level1&=500)
System.Console.WriteLine(&恭喜你获得5等奖&);
else if (i&500&&i&800&&level2&=300)
System.Console.WriteLine(&恭喜你获得4等奖&);
//下面依次类推
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关于概率的问题里,本开头的时候在课堂上引起教授注意的那个概率问题把我给搞懵了,2号的概率怎么会变成66.6%的? 我数学是弱项,求简单清晰一些的分析
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先告诉你个简单发现问题的地方：有3个门,你选了1号,这时对方打开3号门,后面是一只羊,他问你换不换（这里你要注意,为什么他打开3号门?因为他知道3号门后面是山羊）.
好了,下面简单分析一下：
你,选择了1号门,后面有车的概率是1/3.注意：此时2,3号门加起来后面有车的概率是2/3（1-1/3）.如果让你选,你是选1号门还是2和3一起选?每个人都会想选2加3,但可惜的是你只能选一个门.但,好心的主持者帮你排除了2和3其中的一个,告诉你3号后面没有车!但之前的概率仍不变,改选2号门相当于同时选择了2和3号门,其概率为2/3,也就是66.7%.
不知这个解释楼主能不能理解.其实这就是一个变量的变换,坚持原来的选择意味着没有变化,即3号门开也白开,可能你会认为我坚持原判相当于重选了一次1,但实际上这种概率已经被覆盖,或者说是一次对变量的偷换.说到这可能有点饶了,其实你把我写的第二段看懂了,也就会明白其中缘由,解释的方法有很多种,但万变不离其宗.希望能帮到楼主