洗牌算法

1. 编写一个方法,洗一副牌。要求做到完美洗牌,换言之,这副牌52!中排列组合出现的概率相同。假设给定一个完美的随机数发生器。

  假设有个方法shuffle对n-1个元素有效,我们可以用它来打乱n个元素的次序。我们会先打乱前n-1个元素的次序,然后,取第n个元素,将它与数组中的元素随机交换。这是递归的思想。

  这里我们使用的迭代方法,我们要做的就是遍历整个数组,对每个元素i,将array[i]与0和i(含)之间的随机元素交换。

//随机数产生器
int random(int lower, int higher)
{
    return lower + (rand() % (higher - lower + 1));
}
//递归
void shuffleArrayRecursively(int cards[], int i)
{
    if(i == 0)
        return;
    shuffleArrayRecursively(cards, i - 1);   //打乱先前部分的次数
    int k = random(0, i);   //随机挑选索引进行交换
    swap(cards[k], cards[i]);
}
//迭代
void shuffleArrayInteratively(int cards[], int n)
{
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        int k = random(0, i);
        swap(cards[k],cards[i]);
    }
}

2. 编写一个方法,从大小为n的数组中随机选出m个整数。要求每个元素被选中的概率相同。

  关于这个问题的证明解释可以参见概率问题

  这种问题和随机洗牌算法相似,所以我放在一起说。我们可以先取出源数组中的前m个元素,然后从元素m开始,迭代访问原数组,只要k<m,就将array[i]插入到目的数组中(随机选出)位置k。

//随机数产生器
int random(int lower, int higher)
{
    return lower + (rand() % (higher - lower + 1));
}
void pickMIteratively(int original[], int data[], int n, int m)
{
    for(int i = 0; i < m; i++)
    {
        data[i] = original[i];
    }
    for(int i = m; i < n; i++)
    {
        int k = random(0, i);
        if(k < m)
            data[k] = original[i];
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/awy-blog/p/3989609.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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