Question

当我在玩FIFA时，这个问题出现了。

假设他们编写了一个复杂的功能，其中包括所有因素，如射击技巧，距离，射击力等，以计算射击击中目标的概率。他们如何按照这种可能性对目标进行编程？

换句话说，就像函数 X（）一样，它有可能返回 1 89％和 0 11％。我如何编程以便在100次试验中返回1次（大约）89次？

Answer 1

在0和1之间生成uniformly-distributed随机数，如果该数字小于所需概率（true），则返回0.89。< / p>

例如，在IPython中：

In [13]: from random import random

In [14]: vals = [random() < 0.89 for i in range(10000)]

In [15]: sum(vals)
Out[15]: 8956

在这个实现中，10000个布尔结果中的8956个是true。如果我们重复实验，数字将在8900左右变化。

Answer 2

不如何在FIFA或其他视频游戏中确定目标。他们不有一个功能，说有一个概率，这个镜头是否成功。

相反，他们模拟的球实际上被踢进了球门。

球将具有一些速度（基于“射击力量”）和一些轨迹角度（基于玩家瞄准的位置，以及基于角色的“射击技能”的一些变化“）。然后他们允许物理 - 而goalee的AI（如果有的话）接管，只有在球进入目标时才将其计为一个点。

当然还有随机涉及，但没有一个变量可以决定一个镜头是否会成功。

Answer 3

我不是百分百肯定，而是我将实现的一种方式：

生成一个随机数（0到100之间）。如果数字是89或大于返回1，则返回0。

Answer 4

如果您有随机数生成器，那么您可以执行以下操作：

bool return_true_89_out_of_100() {
   double random_n = rand(); // returns random between 0 and 89
   return (random_n < 0.89);
}

您可以通过采样CPU时钟的低位或一些数学技巧来生成粗略的随机数。

Answer 5

您标记的语言不可知，但答案取决于您可以使用的随机数功能。此外，准确性可能取决于你的发电机真正随机的接近程度（通常它们不是那么接近）。

对于随机数函数，往往有两种 - 产生0到1之间的数字的那些，以及产生m和n之间的数字的那些。每个都可以用来轻松得出一个百分比。