为什么我得到的是随机数
时间: 2024-04-16 11:24:09 浏览: 18
非抱歉,我之前给出的回答有误。
在你供的代码中,向量 `s` 的初始化问题并不是导致结果随机的原因。实际上,问题出在 `ss(int num)` 函数的逻辑上在递归函数中你忘记了添加递终止条件。当 `` 的值为 1 时,递归应该停止并将 `s[1]` 赋值为 1。这是因为 `ss(1)` 是递归的基本情况。
修正后的代码如下:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
vector<int> s(10);
void ss(int num)
{
if (num == 1)
{
s[num] = 1;
return; // 添加递归终止条件
}
else
{
ss(num - 1);
s[num] = s[num - 1] * 2;
}
}
int main()
{
ss(5);
cout << s[5] << endl; // 输出结果:16
return 0;
}
```
在修正后的代码中,当 `num` 的值为 1 时,递归终止并将 `s[1]` 赋值为 1。然后,通过逐层回溯计算 `s[num]` 的值,直到计算出 `s[5]` 的结果为 16。
现在,运行修正后的代码将得到正确的结果。对于 `s[5]`,输出将为 16。
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随机数生成器是一种用于生成随机数的工具或算法。随机数是在一定范围内以无规律、无序的方式产生的数字。随机数生成器可以用于模拟随机事件、加密算法、统计分析等领域。
随机数生成器可以分为两种类型:伪随机数生成器和真随机数生成器。
1. 伪随机数生成器(Pseudo-random Number Generator,PRNG):它是通过确定性算法生成的数字序列,看起来像是随机的。伪随机数生成器通常使用一个种子(seed)作为输入,通过一系列的计算得到一个序列的数字。常见的伪随机数生成器有线性同余法、梅森旋转算法等。
2. 真随机数生成器(True Random Number Generator,TRNG):它利用物理过程中的不确定性来生成真正的随机数。真随机数生成器可以利用环境中的噪声、量子物理现象等来获取真正的随机性。例如,通过测量大气噪声、热噪声或者放射性衰变等来获取真随机数。
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正态分布(也称为高斯分布)是一种常见的概率分布,其随机数具有以下特点:均值位于分布中心,呈钟形曲线状分布。正态分布的随机数可以使用不同的方法生成,其中一种常见的方法是使用 Box-Muller 转换。
Box-Muller 转换是一种从均匀分布的随机数生成正态分布的方法。它基于两个独立且均匀分布的随机数。具体步骤如下:
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3. Z0 和 Z1 分别为独立的标准正态分布的随机数。
通过 Box-Muller 转换生成的随机数具有均值为 0,标准差为 1 的标准正态分布。为了得到具有其他均值和标准差的正态分布的随机数,可以使用以下公式进行变换:X = mean + (standard_deviation * Z),其中 mean 是期望值,standard_deviation 是标准差,Z 是通过 Box-Muller 转换生成的标准正态分布的随机数。
需要注意的是,生成的随机数是近似服从正态分布的,而非完全符合正态分布。