Monte Carlo方法在数值计算中有着广泛应用，而使用Monte Carlo方法计算π的近似值更是一个经典问题

Monte Carlo方法在数值计算中有着广泛应用，而使用Monte Carlo方法计算π的近似值更是一个经典问题。本文将通过JavaScript代码实现Approximation Monte Carlo蒙特卡洛方法来计算π的值。

Monte Carlo方法是一种基于随机抽样的统计推断方法，通过随机模拟来解决数学、物理和工程等领域中的问题。在计算π的问题中，我们可以利用Monte Carlo方法通过生成大量的随机点来逼近π的值。

首先，我们需要明确一个圆的定义：一个圆的所有点到圆心的距离均小于等于半径。根据这一定义，我们可以得出如下结论：如果一个点在一个正方形内，并且距离该正方形中心的距离小于等于正方形边长的一半，则该点也在这个正方形内部的四分之一圆内。

基于上述结论，我们可以使用以下步骤来近似计算π的值：

1. 初始化计数器变量circlePointsCount和totalPointsCount，分别表示在圆内的点的数量和总的点的数量。
2. 生成大量的随机点，每个点的坐标都在一个单位正方形内。可以通过随机函数（如Math.random()）来生成在0到1之间的随机数作为点的横坐标和纵坐标。
3. 对于每个随机点，计算它到正方形中心的距离。可以使用勾股定理来计算距离：distance = Math.sqrt(xx + yy)，其中(x, y)是该点的坐标。
4. 如果该点在正方形内部的四分之一圆内（即distance <= 1），则将circlePointsCount加1。
5. 将totalPointsCount加1。
6. 重复步骤2到步骤5，直到达到所需的迭代次数。
7. 计算π的近