「java加权采样」加权随机采样
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编写程序，根据JAVA的随机采样方法，利用蒙特卡洛仿真方法求圆周率的近似值，
public class MonteCarloMethod {
private static void computePi() {
int count = 0;
int total = 50000;
for (int i = 1; i = total; i++) {
double x = Math.random();
double y = Math.random();
if (Math.pow(x, 2) + Math.pow(y, 2) = 1) {
count = count + 1;
}
}
double mc_pi = 4 * ((count + 0d) / total);
System.out.println(" jdk π = " + Math.PI);
System.out.println("MonteCarlo π = " + mc_pi);
System.out.println(" error = " + Math.abs(mc_pi - Math.PI) / Math.PI);
}
public static void main(String[] args) {
computePi();
}
}
加权区域采样优缺点
1、加权区域采样优点：符合人视觉系统对图像信息的处理方式，反走样效果更好。将直线段看作是一条具有一定宽度的狭长矩形；当直线段与像素有交时，根据相交区域与像素中心的距离来决定其对象素亮度的贡献。
2、加权区域采样缺点：需要直接计算相交区域的面积，乘法运算运算量大，且得到的反走样图像不平顺，效果不如加权反走样方法获得的图像。
java随机数怎么做加权
class C9
{
static int i;
static void sui()
{
System.out.println("\n 排序前：");
float [] a=new float[30];
for(i=0;i30;i++)
{
a[i]=(float)(Math.random()*20);//获得30个随机数
System.out.print(" "+a[i]+" ");
if((i+1)%3==0)
System.out.println();
}
pai(a);
}
static void pai(float a[])
{
System.out.println("\n 排序后：");
for(i=0;i29;i++) //冒泡法排序
{
for(int j=0;j29-i;j++)
{
if(a[j]a[j+1])
{
float t=a[j];
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;
}
}
}
for(i=0;i30;i++)
{
System.out.print(" "+a[i]+" ");
if((i+1)%3==0)
System.out.println();
}
suip(a); //把数组传给下个函数
}
static void suip(float a[]) //把函数打乱，
{
int k=1;
int l=0;
int d;
int [] b=new int[30];
float [] c=new float[30];
c[0]=a[0];
b[0]=(int)(Math.random()*30);
while(k30)
{
d=(int)(Math.random()*30); //随机一个30内整数给d
for(l=0;lk;l++)
{
if(b[l]==d) //d的数和数组里的数比较，若有重复，则退出for循环，返还上面重新给d赋值
break;
if(l==k-1) //把d里的数写进c数组
{
b[k]=d;
c[d]=a[k];
k++;
}
}
}
System.out.println("\n打乱后:");
for(i=0;i30;i++)
{
d=b[i]; //数组的值给c数组的下标，把a数组的值给c数组
c[d]=a[i];
System.out.print(" "+c[i]+" ");
if((i+1)%3==0)
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args)
{
sui();
}
}
JAVA 中 加权什么意思
数据结构中的吧，没加权的比如a到b是一条线，加权就是这条线段ab有一个额外的附加含义，比如他长10，或者经过他需要时间为14，等等。加权就是使得一个没意义的东西变得可以权衡了，比如ab长度为3，cd长度为4，那么ab和cd都是加权的了，他们的权值就分别是3和4，他们两者也就可以权衡了，也就在某个情况下有个比较的参考了。
关于java加权采样和加权随机采样的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。