程序300个随机数字字母排列

第一次看到这个算法是在软件设计师的辅导书上。代码如下，在VC++ 7.0下调试通过。

// Permutation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //

//N个数全排列的非递归算法 #include “stdafx.h” void swap(int &a, int &b) { int temp; temp = a; a = b; b = temp; } /*

根据当前的排列p，计算下一个排列。

原则是从1234–>4321，若p已经是最后一个排列，传回false，否则传回true。 p是一个n维向量。 */

bool nextPermutation(int *p, int n) {

int last = n – 1; int i, j, k;

//从后向前查找，看有没有后面的数大于前面的数的情况，若有则停在后一个数的位置。 i = last;

while (i > 0 && p[i] < p[i - 1]) i–;

//若没有后面的数大于前面的数的情况，说明已经到了最后一个排列，返回false。 if (i == 0) return false;

//从后查到i，查找大于p[i - 1]的最小的数，记入k k

作者：哈尔滨工业大学 周宇峰。引用务必注明出处

//适用于12864A无字库液晶（左右屏幕） #include #include

#define uchar unsigned char #define uint unsigned int

/******************************************************************/ sbit cs1=P2^1; sbit cs2=P2^2; sbit d_i=P2^0; sbit enb=P2^4; sbit r_w=P2^3; sbit rst=P2^5; sbit key=P3^7; sbit busy_bit=P2^7; sbit rst_bit=P2^4;

//SMG12864A产品引脚说明及演示连线 //PIN1: VSS [电源地] //PIN2: VDD [电源正极] //PIN3: Vo [LCD偏压输入]

//PIN4: d_i [数据/命令选择端 1:

无周期伪随机数生成方法—素数的应用

郭 凤 鸣

(中国地质大学.武汉，430074)

摘要 混合同余法生成的伪随机数序列最大周期为M，改进的混合同余法生成的伪随机数序列最大周期扩大到(M-1)M。 无周期伪随机数生成方法解决了伪随机数生成的周期问题。

关键词 随机数，混合同余法，改进的混合同余法，素数 分类号: O29

A Generating method of cycle-free pseudorandom numbers－application of prime number

Guo Fengming

(China University of Geosciences,Wuhan 430074)

Abstract The maximum cycle of pseudorandom number sequence generated by mixed congruence method is M，The maximum cycle of pseudorandom number sequence generated by improved mixed congruence method is (M-1)M，the gener

1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理：

Srand ( )和Rand( )函数。它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。其中a，b，m都是常数。因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。

1-1： 线性同余法：

其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。例如：

a=1220703125

a=32719 （程序中用此组数） a=16807 代码： void main( )

{

const int n=100;

double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed; m

作者：哈尔滨工业大学 周宇峰。引用务必注明出处

//适用于12864A无字库液晶（左右屏幕） #include #include

#define uchar unsigned char #define uint unsigned int

/******************************************************************/ sbit cs1=P2^1; sbit cs2=P2^2; sbit d_i=P2^0; sbit enb=P2^4; sbit r_w=P2^3; sbit rst=P2^5; sbit key=P3^7; sbit busy_bit=P2^7; sbit rst_bit=P2^4;

//SMG12864A产品引脚说明及演示连线 //PIN1: VSS [电源地] //PIN2: VDD [电源正极] //PIN3: Vo [LCD偏压输入]

//PIN4: d_i [数据/命令选择端 1:

作业1（随机过程的基本概念）

1、对于给定的随机过程{X(t),t?T}及实数x，定义随机过程

?1,X(t)?x，t?T Y(t)???0,X(t)?x请将{Y(t),t?T}的均值函数和相关函数用{X(t),t?T}的一维和二维分布函数表示。 解：

E(Y(t))?P(X(t)?x)?Ft(x)RY(s,t)?E(Y(s)Y(t))?P(Y(s)Y(t)?1)?P(X(s)?x1,X(t)?x2)?Fs,t(x1,x2)2、设Z(t)?X?Yt,?t?R，其中随机变量X，Y相互独立且都服从N(0,?2)，证明

{Z(t),?t?R}是正态过程，并求其相关函数。

?Z(t1)??1???提示：注意到?????Z(t)??1?n??t1???X???Y?即可证得{Z(t),?t?R}是正态过程。 ??tn??按照相关函数的定义可得RZ(s,t)??2(1?st)

3、设{W(t),t?0}是参数为?的Wiener过程，求下列过程的协方差函数： （1）{W(t)?At,t?0}，其中A为常数； （2）{W(t)?Xt,t?0}，其中X（3）{aW(2

N(0,1)，且与{W(t),t?0}相互独立；

t),t?0}，其中a为正常数； 2a1（4）

C++

Srand

Srand(**)用于生成随机数种子。Rand()用于利用种子来生成随机数。 srand函数是随机数发生器的初始化函数。 原型：void srand(unsigned seed);

用法：它需要提供一个种子，这个种子会对应一个随机数，如果使用相同的种子后面的rand()函数会出现一样的随机数。如： srand(1); 直接使用1来初始化种子。不过为了防止随机数每次重复常常使用系统时间来初始化，即使用 time函数来获得系统时间，它的返回值为从 00:00:00 GMT, January 1, 1970 到现在所持续的秒数，然后将time_t型数据转化为

(unsigned)型再传给srand函数，即： srand((unsigned) time(&t)); 还有一个经常用法，不需要定义time_t型t变量,即： srand((unsigned) time(NULL)); 直接传入一个空指针，因为你的程序中往往并不需要经过参数获得的t数据。srand((int)getpid()); 使用程序的ID(getpid())来作为初始化种子，在同一个程序中这个种子是固定的。

编辑本段例子

例1（C语言）

3.3.2 均匀随机数的产生

教材分析

本节内容是数学必修三第三章 概率 3.3.2均匀随机数的产生， 本节课在学生已经掌握几何概型的基础上，来学习解决几何概型问题的又一方法，本节课的教学对全面系统地理解掌握概率知识，对于培养学生自觉动手、动脑的习惯，对于学生辩证思想的进一步形成，具有良好的作用．

通过对本节课例题的模拟试验，认识用计算机模拟试验解决概率问题的方法，体会到用计算机产生随机数，可以产生大量的随机数，又可以自动统计试验的结果，同时可以在短时间内多次重复试验，可以对试验结果的随机性和规律性有更深刻的认识。

课时分配

本节内容用1课时的时间完成，主要讲解利用计算器（计算机）产生均匀随机数的方法；利用均匀随机数解决具体的有关概率的问题。

教学目标

重 点: 掌握［0,1］上均匀随机数的产生及［a,b］上均匀随机数的产生。学会采用适当的随机模拟法去估算几何概率。

难 点：利用计算器或计算机产生均匀随机数并运用到概率的实际应用中。

知识点：通过模拟试验，感知应用数字解决问题的方法，了解均匀随机数的概念；掌握利用计算器（计算机）产生均匀随机数的方法。

能力点：利用均匀随机数解决具体的有关概率的问题，理解随机

自己领悟把

一．计算机中随机数的产生

现在，在计算机，用来产生随机数的算法是“线性同余”法。所谓线性同余，其实就是下面两个式子。假设I就是一个随机数的序列，Ij+1与Ij的关系如下： Ij+1 =Ij * a+c (mod m) 或是Ij+1 =Ij *a (mod m)，

其中，不妨取a=16807，m=2147483647，以为一常数。写个简单的程序就是： long r;

void scand( long v)//初始化随机种子数 { r = v; }

long rand()//产生随机数 {

r = (r*a + c)%m;//a,c,m为常数 return r; }

再看一下稍复杂一点的：(Random () 的 Borland 的实现) long long RandSeed = #### ; unsigned long Random(long max) {

long long x ; double i ;

unsigned long final ; x = 0xffffffff; x += 1 ;

RandSeed *= ((long long)134775813); RandSeed += 1 ;

RandSeed

.

随机数学建模方法及其应用

学院：数学与计算机科学学院 班级：2012级数学与应用数学班 姓名：马从从 学号：P121713346

回归分析法概述

回归分析法是通过研究两个或两个以上变量之间的相关关系，运用数理统计方法从事物的抑制状况预测未来的一种信息研究定量方法。

优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。

缺点：是当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。 案例分析

以某医院的病例调查为例，对多元线性回归的显著性判断进行说明。

某医院为了解病人对医院工作的满意程度、病人的年龄、病情的严重程度、病人的忧虑程度之间的关系随机调查该医院的10位病人，可得到如下表格。

年龄 50 36 40 41 28 49

.

病情程度 忧虑程度 满意度 51 46 48 44 43 54

2.3 2.3 2.2 1.8 1.8 2.9

48 57 66 70 89 36

.

42 45 52 29

步骤：

1、将数据导入spss 2、打