蒙特卡罗算法计算圆周率PI（C++）

本文主要是介绍蒙特卡罗算法计算圆周率PI（C++），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

蒙特卡罗（Monte Carlo）算法计算圆周率的主要思想：给定边长为R的正方形，画其内切圆，然后在正方形内随机打点，设点落在圆内的概为P，则根据概率学原理：
P = 圆面积 / 正方形面积 ＝ PI * R * R / 2R * 2R = PI / 4。
即 PI=4P。这样，当随机打点足够多时，统计出来的概率就非常接近于PI的四分之一了。

#include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; int main() { const int MAX_TIMES = 200000000; srand(static_cast<unsigned int>(time(0))); int inside = 0; for(int i = 0; i < MAX_TIMES; ++i) { double x = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX; double y = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX; if(x * x + y * y <= 1.0) ++inside; if(i % (MAX_TIMES / 100) == 0) cout << '.'; } double pi = 4.0 * inside / MAX_TIMES; cout << "/nPI = " << pi << endl; return 0; }

最后，直觉告诉我：如果采用值域更大的伪随机数发生器（标准库中的rand能常只产生最大为三万多的伪随机数），结果应该可以更好。

这篇关于蒙特卡罗算法计算圆周率PI（C++）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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