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

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。