不知道怎么解释这个,所以标题几乎描述了这个问题。
Random不会在循环的每个部分重新初始化。它是一个类的静态成员,我总是从其他类中调用它。
我没有使用自定义种子。
初始化代码为:
public static Random random = new Random();
for (int x = 0; x < 75; x++)
{
if (main.random.Next(11) == 1)
{
tiles[heightMap[x] - 1][x] = 4;
tiles[heightMap[x] - 2][x] = 4;
tiles[heightMap[x] - 3][x] = 4;
tiles[heightMap[x] - 4][x] = 4;
tiles[heightMap[x] - 5][x] = 4;
tiles[heightMap[x] - 5][x - 1] = 5;
tiles[heightMap[x] - 6][x - 1] = 5;
tiles[heightMap[x] - 6][x] = 5;
tiles[heightMap[x] - 5][x + 1] = 5;
tiles[heightMap[x] - 6][x + 1] = 5;
}
}
这(我知道这不是一个好方法 - 它是基本的和暂时的)会产生一棵树。
然而,我的地形通常看起来像这样,有许多聚类树:
☁☁☁☁☁☁☁☁☁☁
任何人都可以深入了解为什么会这样吗?有没有比使用System.Security.Cryptography.Random类更好的选择?
我预计每棵树平均有9个缺口,但它更像7个,然后是3个树紧密聚集在一起。
答案 0 :(得分:35)
这是一种概率误解;所有你知道的是在任何一点,在下一个时段获得树的机会是,假设均匀分布,11比1。
获得0的差距的可能性是1/11
获得1的差距的可能性是10/11 * 1/11
获得2的差距的可能性是10/11 * 10/11 * 1/11
等
所有10/11添加(好吧,乘法)!那么让我们写一个实用程序:
decimal accountedFor = 0M;
for (int i = 0; i <= 20; i++)
{
decimal chance = 1M / 11M;
for (int j = 0; j < i; j++) chance *= 10M / 11M;
accountedFor += chance;
Console.WriteLine("{0:00}: {1:00.0%}\t({2:00.0%})", i, chance, accountedFor);
}
给出了:
00: 09.1% (09.1%)
01: 08.3% (17.4%)
02: 07.5% (24.9%)
03: 06.8% (31.7%)
04: 06.2% (37.9%)
05: 05.6% (43.6%)
06: 05.1% (48.7%)
07: 04.7% (53.3%)
08: 04.2% (57.6%)
09: 03.9% (61.4%)
10: 03.5% (65.0%)
11: 03.2% (68.1%)
12: 02.9% (71.0%)
13: 02.6% (73.7%)
14: 02.4% (76.1%)
15: 02.2% (78.2%)
16: 02.0% (80.2%)
17: 01.8% (82.0%)
18: 01.6% (83.6%)
19: 01.5% (85.1%)
20: 01.4% (86.5%)
解释了小差距的偏差。注意;当我们达到20的差距时,我们的概率低于1.5%,并且占所有可能结果的85% - 其余的15%将分布在其余的无穷大(即差距)大小13212是可能的,但非常不可能)。
所以这是一个模拟:
int[] gapCounts = new int[21];
int gap = 0;
// simulate a few gaps using your algo
var random = new Random();
for (int x = 0; x < 100000; x++)
{
if (random.Next(11) == 1)
{ // count that gap
gapCounts[gap]++;
gap = 0;
}
else
{
gap++;
if(gap >= gapCounts.Length)
{ // just skip anything too large, sorry
gap = 0;
}
}
}
decimal total = gapCounts.Sum();
for(int i = 0 ; i < gapCounts.Length ; i++)
{
Console.WriteLine("{0:00}: {1:00.0%}", i, gapCounts[i] / total);
}
输出这些值每次运行都不会改变:
00: 11.0%
01: 09.4%
02: 08.6%
03: 07.9%
04: 07.3%
05: 06.5%
06: 05.4%
07: 05.4%
08: 04.7%
09: 04.5%
10: 04.4%
11: 03.4%
12: 03.5%
13: 03.0%
14: 02.9%
15: 02.4%
16: 02.5%
17: 02.2%
18: 01.9%
19: 01.5%
20: 01.7%