贝叶斯网络代码与随机数生成结合C语言代码

在C语言中，结合贝叶斯网络与随机数生成，通常会使用概率库，例如`<stdlib.h>`中的`rand()`函数或者更高级的随机数生成库，比如`<random>`。以下是一个简单的例子，展示如何用C编写一个基本的贝叶斯网络并用随机数模拟后验概率的计算：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义一个简单的贝叶斯网络节点
typedef struct {
    char *name;
    double prior; // 先验概率
    int num_outcomes;
    double* conditional_probabilities; // 条件概率数组
} BayesianNode;

void bayesian_network_calculate_posterior(BayesianNode* node, double evidence) {
    double likelihood = 1.0;
    for (int i = 0; i < node->num_outcomes; i++) {
        if (i == evidence)
            likelihood *= node->conditional_probabilities[i];
        else
            likelihood *= (1 - node->conditional_probabilities[i]);
    }
    node->posterior = node->prior * likelihood / node->calc_normalizing_factor();
}

double generate_random_number() {
    return (double) rand() / RAND_MAX;
}

int main() {
    BayesianNode bernoulli_node = {"Bernoulli", 0.5, 2, {0.8, 0.2}}; // 二项分布示例

    // 模拟证据
    int observed_event = (generate_random_number() >= bernoulli_node.prior) ? 1 : 0;

    // 计算后验概率
    bayesian_network_calculate_posterior(&bernoulli_node, observed_event);
    
    printf("Given evidence %d, posterior probability of Bernoulli is %.2f\n",
           observed_event, bernoulli_node.posterior);

    return 0;
}

注意，这只是一个基础示例，实际的贝叶斯网络可能会更复杂，涉及到更多的节点和概率计算。此外，这个例子假设了条件概率已经预先计算并存储在节点中，并且`calc_normalizing_factor()`是一个辅助函数用于计算所需的分母（即所有可能结果的概率之和），以保持概率总和为1。