Python 概率生成问题案例详解

概率生成问题

有一枚不均匀的硬币，要求产生均匀的概率分布
有一枚均匀的硬币，要求产生不均匀的概率分布，如 0.25 和 0.75
利用 Rand7() 实现 Rand10()

不均匀硬币 产生等概率

现有一枚不均匀的硬币 coin()，能够返回 0、1 两个值，其概率分别为 0.6、0.4。来源gaodai#ma#com搞@代~码$网要求使用这枚硬币，产生均匀的概率分布。即编写一个函数 coin_new() 使得它返回 0、1 的概率均为 0.5。

# 不均匀硬币，返回 0、1 的概率分别为 0.6、0.4
def coin():
    return 0 if random.randint(1,10) > 4 else 1

统计抛两次硬币的结果的概率分布：

结果 0 1
0 0.60.6=0.36 0.60.4=0.24
1 0.40.6=0.24 0.40.4=0.16

连续抛两枚硬币得到 0 1 和 1 0 的概率分布是相同的。因此这道题的解法就是连续抛两次硬币，如果得到 0 1，返回 0；如果得到 1 0，返回 1；如果两次结果相同，则重新抛。

以此类推，无论这枚不均匀硬币的概率是多少，都可以用这种方法得到等概率的结果。

ddef coin_new():
    while True:
        a = coin()
        if coin() != a:  
            return a

完整测试代码：

def coin():
    return 0 if random.randint(1,10) > 4 else 1

def coin_new():
    while True:
        a = coin()
        if coin() != a:  
            return a
if __name__ == '__main__':
    a = 0
    b = 0
    n = 100000
    for _ in range(n):
        if coin_new():a += 1
        if coin():b += 1

    print(f"1:{a/n},1:{b/n}")

均匀硬币 产生不等概率

现有一枚均匀的硬币 coin()，能够返回 0、1 两个值，其概率均为 0.5。要求编写一个函数 coin_new()，使得它返回指定的 0、1 概率分布。

# 均匀硬币 
def coin():
    return random.randint(0,1)  

P(0) = 1/4，P(1) = 3/4

对于均匀硬币而言，连续抛两次，得到 0 0、0 1、1 0、1 1 的概率均为 1/4。显然，只需要连续抛两次硬币，如果得到 0 0，返回 0，其他情况返回 1。

def coin_new():
    return coin() or coin()

P(0) = 1/3，P(1) = 2/3

连续抛两次硬币。如果得到 1 1，返回 0；如果得到 1 0 或 0 1，返回 1；如果得到 0 0，继续抛硬币。

def coin_new():
    while True:
        a, b = coin(), coin()
        if a & b: return 0
        if a | b: return 1

P(0) = 0.3，P(1) = 0.7

每抛一次硬币，会得到二进制数的一位，连续抛 4 次硬币，可以等概率生成 [0, 15] 的每个数，记为 x。去掉 [10, 15]，剩下 [0, 9] 的每个数依然是等概率的。如果 x ∈ [ 0 , 2 ] x \in [0, 2] x∈[0,2]，返回 0； x ∈ [ 4 , 9 ] x \in [4, 9] x∈[4,9]，返回 1； x ≥ 10 x ≥ 10 x≥10，重复上述过程。

def coin_new():
    while True:
        x = 0
        for _ in range(4):
            x = (x << 1) + coin()
        if x <= 2: return 0
        if x <= 9: return 1

总结

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[搞代码]

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