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在自然界中，雖然存在著一定的客觀規律，但並沒有絕對的可能性和不可能性。因此，使用隨機概率去描述事物的發生與消亡，最能貼切反應事物原有特徵。
隨機函式最一般性的運用，莫過於使用
%來簡單的限制隨機數值的大小――相信經常使用
random
函式的讀者，對
random() % random_range
的隨機機率產生已經十分的熟悉了，然而，在實際的應用中，隨機機率有著更複雜的應用。本文將介紹
2種隨機機率使用方面的小竅門，以之拋磚引玉，希望能引起讀者們的一點討論。
小竅門一：累計型隨機機率的快速查詢。 假設
a的機率是25，
b的機率是35，
c的機率是
20，那麼怎麼才能用最簡單的方法去隨機的、按照設定的概率去得到隨機數呢？以下是以
c＋＋的實現**：
int i; //
用做迴圈的變數（廢話
-_-b
）int nprob = ; //
設定各元素的概率
int nsum = 0; //
儲存概率總數的變數
for( i=0; i
nsum += nprob[i]; //
計算概率的總數
int nrand = rand() % nsum; //
取乙個在概率的總數範圍內的隨機數
for( i=0; i
if( nrand < nprob[i] ) else
}這種演算法的步驟很簡單：
首先把所有概率的總數統計出來，然後以此作為隨機數
nrand
的取值範圍。
依次把
nrand
和當前元素的概率比較，如果
nrand
小於這個概率，則命中這個元素，退出查詢。 如果
nrand
大於當前元素的概率，就用
nrand
減去該元素的概率，然後回到步驟
2，直至所有元素查詢完畢。
這種演算法的優點是計算量小，而且容易在不同的程式語言中使用。
小竅門二：機率可以表示為分母為
2的次方數時的快速查詢。
在某些情況下，當前需要計算的隨機機率可以表示為乙個分母為
2的此方數的分數：例如
1/4，
3/4，
1/16
，15/16
等等，這時只要以以下的公式，就能快速的計算：
// 例1
// 元素
a的概率是
1/4// 元素b
的概率是
3/4int nrand = rand() & 0x3;
if( nrand == 0 )
else
// 例
2// 元素a
的概率是
1/16
// 元素
b的概率是
15/16
int nrand = rand() & 0xf;
if( nrand == 0 )
else
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