A.線性同余法產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)是偽隨機(jī)數(shù)。
B.線性同余法的系數(shù)是模數(shù)的倍數(shù)時(shí),隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性能好。
C.線性同余法的系數(shù)、增量、模數(shù)越大,隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性能越差。
D.線性同余法的系數(shù)與模數(shù)互質(zhì),隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性能差。
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A.整數(shù)的因子分解就是將整數(shù)n分解多個(gè)因子的乘積,并不要求因子的素?cái)?shù)性。
B.整數(shù)的因子分解問題不可以轉(zhuǎn)化為因子分割問題。
C.因子分割不可以采用試除法找出整數(shù)n的因子。
D.Pollard算法,只要給足夠的時(shí)間,肯定能找到整數(shù)n的因子。
A.隨機(jī)快速排序與快速排序的區(qū)別是隨機(jī)快速排序隨機(jī)選擇基準(zhǔn)元素,而快速排序的確定性算法選擇固定位置的元素作為基準(zhǔn)元素。
B.隨機(jī)快速排序通過對(duì)快速排序引入隨機(jī)性,降低了快速排序最好和最壞情況出現(xiàn)的概率。
C.隨機(jī)快速排序的時(shí)間復(fù)雜度趨于O(nlogn)。
D.隨機(jī)快速排序每次運(yùn)行都能夠得到解,但是得到的解不一定正確。
A.n皇后問題的拉斯維加斯算法可以采用對(duì)不沖突的多個(gè)列位置進(jìn)行隨機(jī)。
B.n皇后問題的拉斯維加斯算法得到接的概率小于0。
C.n皇后問題的拉斯維加斯算法每次運(yùn)行都能得到一種n個(gè)皇后的放置方案。
D.多次運(yùn)行n皇后問題的拉斯維加斯算法并不能提高算法得到解的概率。
A.根據(jù)Wilson定理,可以設(shè)計(jì)素?cái)?shù)測(cè)試的隨機(jī)化算法。
B.可以采用試除法,設(shè)計(jì)素?cái)?shù)測(cè)試的隨機(jī)化算法。
C.根據(jù)二次探測(cè)定理設(shè)計(jì)的素?cái)?shù)測(cè)試蒙特卡羅算法得到的解為正確解的概率大于0.5。
D.根據(jù)二次探測(cè)定理,可以設(shè)計(jì)素?cái)?shù)測(cè)試的蒙特卡羅算法,當(dāng)算法返回True時(shí),解一定正確;當(dāng)返回False時(shí),解不一定正確。
A.主元素問題的蒙特卡羅算法每次執(zhí)行都返回True 或False,True表示有主元素,F(xiàn)alse表示沒有主元素。
B.主元素問題的蒙特卡羅算法返回True的解是正確解,F(xiàn)alse的解不一定是正確解。
C.主元素問題的蒙特卡羅算法得到正確解的概率隨算法消耗的時(shí)間的增加而降低。
D.主元素問題的蒙特卡羅算法得到的解為正確解的概率大于0.5。
最新試題
pollard算法找到一個(gè)整數(shù)因子的時(shí)間復(fù)雜性是()。
有一個(gè)問題的蒙特卡洛算法,給定一個(gè)實(shí)例,已知運(yùn)行一次其答案是錯(cuò)誤的概率是1/8,現(xiàn)運(yùn)行k次該算法,其答案一直不變,問該答案的正確率是()。
在N皇后問題中,需要將棋盤當(dāng)做一個(gè)二維數(shù)組來分析,對(duì)于該二維數(shù)組,以下說法正確的是()。
?有這樣一種算法,運(yùn)行一次可能找不到問題的解,運(yùn)行多次就一定能找到問題的解,且運(yùn)行次數(shù)有界,這種算法是()。
分支限界法中,擴(kuò)展出的孩子結(jié)點(diǎn)在入隊(duì)時(shí),存儲(chǔ)該孩子結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)的地址和左孩子標(biāo)志。其目的是什么?()
在隊(duì)列式分支限界法解決裝載問題時(shí),為什么在其改進(jìn)算法中,每次進(jìn)入左分支都要檢查更新bestw,而不是等搜索到達(dá)葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)才去更新bestw,其目的是什么?()
舍伍德算法思想是通過引入隨機(jī)化策略將確定性算法改造為隨機(jī)算法,打破原來確定性算法在某些實(shí)例情況下,其時(shí)間復(fù)雜性必然遠(yuǎn)高于平均時(shí)間復(fù)雜性的規(guī)律。下面哪些算法可以應(yīng)用舍伍德算法思想?()
將長度分別為m,n的兩個(gè)單鏈表合并為一個(gè)單鏈表的時(shí)間復(fù)雜度為O(m+n)。
已知f(1)=1,f(n)=f(n-1)+n,那么f(50)的作用是()。
下列關(guān)于效率的說法正確的是()。