固定平均值的随机数

问题描述

我想生成1到10之间的100个随机数。但是这100个随机数的平均值应该是7。我该怎么做？我正在做如下：

  //生成随机数
 Random random = new Random（）; 
 int值= random.Next（1,10）; 
  

并将每个值存储在数组中。如果数组中100个项目的平均值不是7，那么我需要再获取100个随机数。有人可以建议一种更好的方法吗？

解决方案

1. 初始化 A [0]，...，A [99] 到 1 。


2. 初始化 I = {0，1，...，99} 。


3. 重复步骤4-6 600次。


4. 从 I 中均匀地随机选择 i 。


5. 增量 A [i] 。


6. 如果 A [i] == 10 ，然后从 I 中删除​​ i 。

这将保证 sum（A）为700，因此 avg（A）为7。 / p>

但是请注意，这不会在{1，中的所有此类100个整数数组中给出 uniform 分布。 ..，10}的总和为700。设计均匀采样算​​法将是一项更具挑战性的工作。

I want to generate 100 random numbers between 1 and 10. But the average of those 100 random numbers should be 7. How can I do that? I am doing as follows:

//generating random number
Random random = new Random();
int value = random.Next(1,10);

And storing each value in an array. If the average of 100 items in the array is not 7 then I need to get another 100 random numbers. Can anyone suggest a better way of doing this?

解决方案

1. Initialize A[0], ..., A[99] to 1.
2. Initialize I = {0, 1, ..., 99}.
3. Repeat steps 4-6 600 times.
4. Pick random i uniformly from I.
5. Increment A[i].
6. If A[i] == 10, then remove i from I.

This will guarantee sum(A) is 700 and thus avg(A) is 7.

Note however that this does not give a uniform distribution over all such arrays of 100 integers in {1, ..., 10} such that they sum to 700. To devise an algorithm for uniformly sampling would be a much more challenging exercise.

这篇关于固定平均值的随机数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！