1樓：jimmy_掌心化雪
解答如下：像這種題目就是求全排列的型別。
現在你題目中有y個數字，第一次抽取時，共有y個數字可供選擇，因此有y種可能性。
第二次抽取時，因不能重複，所以共有y-1個數字可供選擇，因此有y-1種可能性。
第三次抽取時，也因不能重複，所以只有y-2個數字可供選擇，因此有y-2種可能性。
根據上面可以類推出第四次，第五次……第y次。
因此具體的答案就為：y*(y-1)*(y-2）*（y-3)……y!
2樓：網友
我寫過的，不過先問一下你是要思路還是要演算法，要演算法就說一下用什麼語言。
我先說一下思路，先做乙個數列，或者說array,數列中有你所說的比如m個數，然後根據random函式產生乙個m以內的隨機數n
然後輸出array中的第n個數。
從array中刪除第n個數，然後根據random函式產生乙個m-1以內的隨機數n
然後輸出array中的第n個數。
從array中刪除第n個數，然後根據random函式產生乙個m-2以內的隨機數n
然後輸出array中的第n個數。
從array中刪除第n個數，..
3樓：侯宇詩
就是相當於n個數全排列。
n個數每一種排列都對應產生一種數的出現的方法。
答案n！
4樓：網友
1。做乙個陣列，先按順序將這個數列方入陣列裡。
2。隨機抽取陣列中的2個數字對換位子。
不停的重複次(n越大越好)
3。再按順序從陣列裡把每乙個元素輸出出來就可以了。
5樓：冬雲貫頂
如果說是後產生的隨機數若和前面產生的數相同則不顯示，如何？
「不重複的隨機數」是否是真正的隨機數？為什麼？如果不是，又有什麼價值？最好的生成演算法是？
6樓：網友
不重複的是真正的隨機數？這個問題的答案我覺得應該看具體你的需求是什麼來決定。
生成不重複的隨機數的方法的話，以下c++**是我目前所想的算是比較簡便的。
隨機生成不重複的0-100之間的數。生成個數和生成範圍可自行調節。
以乙個bitset來標記生成的隨機數是否已經存在，存在就設為1，否則設為0。這樣的話每次比較只用執行一次。
#include
#include
#include
using namespace std;
#define max 101
int main(void)
else i--;
printf("");
return 0;}
如何高效產生m個n範圍內的不重複隨機數（m<=n)
7樓：雲喜九愛
如何產生不重複的隨機數？最容易想到的方法，是逐個產生這些隨機數，每產生乙個，都跟前面的隨機數比較，如果重複，就重新運慎產生。這是個很笨的方法，且比較次數呈線性增長，越往後次數越多。
其實這些比較是多餘的，完全可以不進行比較，只要反過來，按順序產生這些數，但隨孝悄敬機產生它們的位置。例如下面產生100個100以內不重複隨機數的**：int a[100];
for(i=99; i>=1; -i) swap(a[i], a[rand()%i]);上面這段**只需要遍歷一次就可以產生這100個不重複的隨機數，它是如何做到的呢？首先第二行按順序用0到99填滿整個陣列；第三行，是隨機產生從0到m-2個陣列下標，把這個下標的元素值跟m-1下標的元素值交換，一直進行到下標為1的元素。因此它只需要遍歷一次就能產生全部的隨機數。
網上看到上述的方法：從生成隨機數的角度出發這個方法確實很好，很快，但是仔細琢磨一番就知道：應該改為a[rand()%i+1)],因為每乙個數字i都有巧慎出現在i位置上的概率，要是總是將其交換出去，就會改變每個數字在每個位置上出現的概率。
第二，這個題目給出的是m個n以內的不重複的隨機數，但是程式給出的是n個n以內的不重複的隨機數，所以只需要輸出a[n]的前m項，當m
在乙個指定的範圍內產生幾個隨機數，且幾個隨機數的平均值為指定值，怎麼打這個函式公式
8樓：網友
<>比如平均成績為75，要求生成60-100的6個隨機數，隨機數的平均值為75：
第一行不要填寫任何數字。
a2=randbetween(max(60,450-sum(a1:a$1)-100*(6-row(a1)))min(100,450-sum(a1:a$1)-60*(6-row(a1)))
下拉至a7
用電腦產生1200個隨機數，各個隨機數互相獨立，都服從[0,1]的均勻分佈，求這1200個隨機數的和小於575概率
9樓：匿名使用者
設這些隨機數為x_1到x_n，n=1200，那麼e(x_i)=1/2, e(x_i^2)=1/3x=x_1+..x_n滿足。
e(x)=n e(x_i)=n/2
x^2=\sum_i x_i^2+2 \sum_ x_i x_je(x^2)=n e(x_i^2)+2*n*(n-1)/2 *e(x_i)*e(x_j)
n/3+n(n-1)/4
sigma(x)^2=e(x^2)-(ex)^2=n/12=100標準差 sigma=10,期望值 ex=600根據中心極限定理，x分佈接近於期望值為600，標準差為10的正態分佈，因此p(x<575)約為 phi((575-600)/10)=phi(
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