需求：

• 1.利用蒙特卡罗算法近似求解圆周率
• 2.落入圆内的飞镖次数/落入矩形（矩形的内切圆）*4=Pi

简介：

• 对于某些不能精确求解的问题，蒙特.卡罗方法是一种非常巧妙的寻找近似解的方法。
• 以求解圆周率的问题为例，假设有一个单位圆及其外切正方形，我们往正方形内扔飞镖，当扔的次数足够多以后，“落在圆内的次数/落在正方形内的次数”这个比值会无限接近“圆的面积/正方形的面积”这个比值，也就是圆周率的四分之一。模拟扔飞镖的次数越多，圆周率的近似结果越精确。

用python实现pi的求解：

import random

# times表示的是落入正方形的次数
def estimatePI(times):
    # 统计落入圆内的次数
    hist = 0
    for i in range(1, times):
        # 约束x的取值在[-1,1]之间
        x = random.random() * 2 - 1
        # 约束x的取值在[-1,1]之间
        y = random.random() * 2 - 1
        if x * x + y * y <= 1:
            hist += 1
    return 4.0 * hist / times

esPi = estimatePI(100000)
print esPi

测试结果：

3.1472

每一个成功的背后都有无数个无人知晓的黑夜。

因为

夜晚，是超越对手的最佳时机。

===================== 码农1024 ========================#蔺光岭#