GKGaussianDistribution

Python卡皮巴拉

于 2017-10-11 14:25:41 发布

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分类专栏： GameplayKit文档翻译文章标签： Gameplaykit iOS开发

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本文介绍GameplayKit中的GKGaussianDistribution类，用于根据高斯分布生成随机数。通过设置平均值和标准偏差，可以控制随机数的分布特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

GKGaussianDistribution

一个随机数发生器，根据高斯分布法多重采样。

概括

重要

GameplayKit中提供的随机化服务适用于可靠地创建确定性的伪随机游戏机制，但不具备加密性。对于加密，混淆或密码使用，请使用描述“加密指南”的Security框架。

图一由高斯分布产生的值的概率

在高斯分布中，最有可能随机采样分布中心附近的值，并降低产生较高或较低值的概率。要使用高斯分布生成随机数，请使用由其父类GKRandomDistribution定义的方法。

高斯分布的特征在于其平均和偏差特性。平均值（也称为中值或预期值）是分布中心（其最低值和最高值属性之间的中间）的值，以及随机抽样产生的最可能的值。任何其他值越远离平均值，随机抽样的可能性就越小。偏差值（也称为标准偏差或西格玛）表示了这些概率：由分布产生的值，68.27％在平均值的一个偏差内，95％的生成值在两个偏差之内，而100％的生成值在三个偏差。

注意
在高斯分布的标准数学模型中，99.7％的生成值在平均值的三个偏差之内，分布的范围是无穷大的。 GameplayKit放弃与平均值三个偏差的极不可能的值，以便对分布的范围设置有限的限制。

高斯分布出现在许多自然现象中，你可能会在游戏中建模。例如，以下代码创建一个分布，其随机数生成相当于滚动三个六面骰子（也称为3d6），并对结果求和。

GKRandomSource *random = [[GKRandomSource alloc] init];
GKRandomDistribution *dice3d6;
dice3d6 = [[GKGaussianDistribution alloc]
              initWithRandomSource:random lowestValue:3 highestValue:18];
// Roll the dice...
int diceRoll = [dice3d6 nextInt];