問(wèn)題我知道如何生成具有固定平均值和標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)數(shù)。我還希望這些值被限制在一個(gè)范圍內(nèi)（我理解這意味著結(jié)果不會(huì)是真正的高斯分布，而是剪裁的高斯分布）語(yǔ)境我試圖回答的更廣泛的問(wèn)題是假設(shè)你有一個(gè)黑匣子，每 10 秒放出一只猴子，猴子的高度在 24 到 36 英寸之間。半小時(shí)內(nèi)生成的猴子的身高服從正態(tài)分布，平均值為 30.5 英寸，標(biāo)準(zhǔn)差為 2.5。雖然房間里還有另一個(gè)盒子，如果猴子的高度低于 28 英寸，就會(huì)導(dǎo)致猴子消失，但這種情況每 20 秒就會(huì)發(fā)生一次。編寫一個(gè)程序來(lái)計(jì)算 n 天后房間里剩下的猴子數(shù)量（n 是用戶輸入）。為了邏輯起見(jiàn)，假設(shè)房間足夠大，可以容納無(wú)限數(shù)量的猴子，并且它們有食物。
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精慕HU
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nextGaussian() 方法返回平均值為 0、標(biāo)準(zhǔn)差為 1 的隨機(jī)數(shù)。
這意味著 nextGaussian() 返回的數(shù)字將傾向于在 0 附近“聚集”，并且（大約）70% 的值將在 -1 和 1 之間。根據(jù) nextGaussian() 返回的值，您可以縮放和移動(dòng)他們得到其他正態(tài)分布：
要更改分布的 maen（平均值），請(qǐng)?zhí)砑铀璧闹担?/p>
要更改標(biāo)準(zhǔn)差，請(qǐng)乘以該值。
示例：生成平均值為 500、標(biāo)準(zhǔn)差為 100 的值：
double val = r.nextGaussian() * 100 + 500;
生成平均值為 30.5、標(biāo)準(zhǔn)差為 2.5 的值：
double val = r.nextGaussian() * 2.5 + 30.5;
這 70% 的值將在 28 到 33 之間。由于 99.7% 的值位于 3-sigma 范圍內(nèi)，因此猴子的身高在 24 到 36 之間。
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