模拟投骰子

编译语言：java；编译环境：《算法第四版》官网编译器 ，附上地址连接：http://algs4.cs.princeton.edu/windows/

1、首先做了一个模拟投单个骰子随机事件

import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.StdRandom;
import edu.princeton.cs.algs4.Counter;

public class Rolls
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int T = Integer.parseInt(args[0]);    //初始化赋值投掷次数，模拟次数越多越接近理论值
        int SIDES = 6;                                    //定义骰子的6个面
        Counter[] rolls = new Counter[SIDES+1];
        for(int i = 0;i <= SIDES;i++)
        {
            rolls[i] = new Counter("point:"+i);
        }
        for(int t = 0;t < T;t++)
        {
            int result = StdRandom.uniform(1,SIDES+1);      //获取1~6中的随机数
            rolls[result].increment();
        }
        for(int i = 1;i <= SIDES;i++)
            StdOut.println(rolls[i]);
    }
}

运行后的结果如下图所示：

从运行结果可以看出，当模拟次数到达10000次的时候，每个点数出现的频率虽有出入，但是大致接近；如果模拟次数够多就可以无限接近理论值。

2、接下来我们模拟投掷两个骰子，以及各可能点数出现的概率。

import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.StdRandom;

public class TwoRolls
{

   /*

    *投掷两个骰子出现可能点数的理论概率

   */
    public static void accurate()     
    {
        int SIDES = 6;
        double[] dist = new double[2*SIDES+1];
        for(int i = 1;i <= SIDES;i++)
        {
            for(int j = 1;j <= SIDES;j++)
            {
                dist[i+j] += 1.0;
            }
        }
        for(int k = 2;k <= 2*SIDES;k++)
        {
            dist[k] /= 36.0;
            StdOut.println("Sum="+k+" probability:"+dist[k]);
        }
    }

   /*

    *模拟投掷两个骰子N次，出现可能点数的实际概率

   */

    public static void simulation(int N)
    {
        int SIDES = 6;
        double[] dist2 = new double[2*SIDES+1];
        for(int i = 0;i < N;i++)
        {
            int a = StdRandom.uniform(1,7);
            int b = StdRandom.uniform(1,7);
            dist2[a+b] += 1;
        }
        for(int k = 2;k <= 2*SIDES;k++)
        {
            dist2[k] /= N;
            StdOut.println("Sum="+k+" simulation:"+dist2[k]);
        }
    }
    public static void main(String[] args)
    {
        accurate();
        StdOut.println("****************************************************");
        simulation(1000000);
    }
}

经过多次的实验发现，当模拟投掷次数大于10^6时，实验数据概率和准确数据概率吻合程度达到小数点后三位。