蒙特卡洛方法 | 计算π的近似值

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秩序白银

2024-11-17 10:12:16

发布于：北京

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蒙特卡洛方法计算π的近似值

因为用的是随机值 所以结果会有点不同

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {  
    const int num_points = 100000000; // 试验次数，增加这个值可以提高精度  
    int inside_circle = 0;  
  
    srand(time(0)); // 初始化随机数种子
  
    for (int i = 0; i < num_points; ++i) {  
        double x = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;  
        double y = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;  
  
        // 检查点(x, y)是否在单位圆内  
        if (x * x + y * y <= 1.0) {  
            ++inside_circle;  
        }  
    }  
    // 计算圆周率π的近似值
    double pi = 4.0 * static_cast<double>(inside_circle) / num_points;
    cout << "Estimated value of Pi: " << setprecision(15) << pi << std::endl;  
  
    return 0;  
}

时间复杂度：O(100,000,000)
空间复杂度：O(1)

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