c#獲取相同概率隨機數(shù)的算法代碼

更新時間：2014年01月22日 16:14:58 作者：

這篇文章主要介紹了c#獲取相同概率隨機數(shù)的算法代碼，有需要的朋友可以參考一下

這幾天在做公司年會的一個抽獎軟件，開始做的的時候，認為算法是很簡單的，把員工的數(shù)據(jù)放進list里，把list的標號作為需要獲取的隨機數(shù)，根據(jù)得到的隨機數(shù)就確定是誰中獎。后來測試發(fā)現(xiàn)，隨機數(shù)的分布是非常不均勻的。后來才知道，原來計算機獲取的隨機數(shù)都是偽隨機數(shù)，當抽獎的速度非?？斓臅r候，獲取的隨機數(shù)是非常不均勻的，所以在每次抽獎的時候要添加延時。后來重新設計算法，最終實現(xiàn)了。

算法原理跟二分查找的過程有點像。一枚硬幣抽中正、反面的概率是一樣，當抽樣的次數(shù)無限增多，抽中的概率是50%。

代碼如下：

復制代碼代碼如下:

public partial class MainWindow : Window
    {
        string s;
        int number;
        public MainWindow()
        {
            InitializeComponent();
        }
        public int getRandom()
        {
            //string[] arr = new string[5] { "我們", "是", "一", "個","團隊" };

            Random r = new Random();
            int num = 2;
            int choose = r.Next(num);
            return choose;
            //MessageBox.Show(arr[choose].ToString());
        }
        public string GRandom(int n)
        {
            //if()
            if (n == 0)
            {
                //s = getRandom() + s;
                //System.Threading.Thread.Sleep(1);
                return s;
            }
            if (n % 2 == 0)
            {
                n = n / 2;

            }
            else
            {
                n = (n - 1) / 2;
                //s = getRandom() + s;
            }
            s = getRandom() + s;
            System.Threading.Thread.Sleep(20);
            GRandom(n);
            //System.Threading.Thread.Sleep(1);
            return s;
        }
        public Int32 Estimate(int n)
        {
            string num = GRandom(n);
            number = Convert.ToInt32(num, 2);
            if (number > n - 1)
            {
                //num = "";
                s = "";
                Estimate(n);
            }
            //else
            return number;
        }
        private void Button_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            for (int i = 0; i < 100; i++)
            {
                label1.Content += Estimate(200) + ";";
                s = "";
            }
        }
    }

以上算法不是非常好，取消延時，將random對象設置為全局變量。修改版代碼如下：

復制代碼代碼如下:

string s;
        int number;
        Random r = new Random();

        public int getRandom()
        {
            //string[] arr = new string[5] { "我們", "是", "一", "個","團隊" };

            //Random r = new Random();
            int num = 2;
            int choose = r.Next(num);
            return choose;
            //MessageBox.Show(arr[choose].ToString());
        }
        public string GRandom(int n)
        {
            //if()
            if (n == 0)
            {
                //s = getRandom() + s;
                //System.Threading.Thread.Sleep(1);
                return s;
            }
            if (n % 2 == 0)
            {
                n = n / 2;

            }
            else
            {
                n = (n - 1) / 2;
                //s = getRandom() + s;
            }
            s = getRandom() + s;
            GRandom(n);

            return s;
        }
        public Int32 Estimate(int n)
        {
            string num = GRandom(n);
            number = Convert.ToInt32(num, 2);
            if (number > n - 1)
            {
                //num = "";
                s = "";
                Estimate(n);
            }
            //else
            return number;
        }
        private void Button_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            for (int i = 0; i < 1000; i++)
            {
                label1.Content = Estimate(200);
                s = "";
            }

        //以下為測試
            //int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, f = 0;
            //for (int i = 0; i < 1000; i++)
            //{
            //    //label1.Content = Estimate(2);
            //    int content = Estimate(5);
            //    s = "";

            //    switch (content)
            //    {
            //        case 0:
            //            a ++;
            //            break;
            //        case 1:
            //            b ++;
            //            break;
            //        case 2:
            //            c ++;
            //            break;
            //        case 3:
            //            d ++;
            //            break;
            //        case 4:
            //            f ++;
            //            break;

            //    }
            //    label1.Content = a;
            //    label2.Content = b;
            //    label3.Content = c;
            //    label4.Content = d;
            //    label5.Content = f;
            //}
        }
    }
}

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