⑴ 有哪些隨機數演算法呢
1、數值概率演算法：用於數值問題的求解。所得到的解幾乎都是近似解，近似解的精度
隨著計算時間的增加而不斷地提高。
2、拉斯維加斯演算法（LasVegas）：要麼給出問題的正確答案，要麼得不到答案。反復求解多次，可
使失效的概率任意小。
3、蒙特卡羅演算法（MonteCarlo）：總能得到問題的答案，偶然產生不正確的答案。重復運行，每一次
都進行隨機選擇，可使不正確答案的概率變得任意小。
4、舍伍德演算法（Sherwood）：很多具有很好的平均運行時間的確定性演算法，在最壞的情況下性能很
壞。引入隨機性加以改造，可以消除或減少一般情況和最壞情況的差別。
⑵ 演算法具有確定性,因此在寫演算法中一定不能包含隨機數調用的函數
錯的，這里舉個例子吧：隨機快速排序，每次隨機取一個值作為排序分類標准把當前區間拆成兩部分，但是最後它還是會排好序，是一個具有確定結果的演算法，只是得到結果的過程隨機。
希望能幫到你。