生活中哪些地方體現了隨機數

1. 日常生活中有什麼方便的產生隨機數的方法

擲 骰子。例如 用 5 個 骰子，就可隨機產生 1-30 之間的數。
拋 一個 硬幣。可隨機產生 0 和 1 兩個數。
從撲克牌里 抽一張牌，可隨機產生 1-13 中的一個數。

2. 計算機真隨機數都應用在什麼地方

首先，「真隨機」也有不同的含義，若想要「真正的真隨機」目測只能靠量子力學了。一般的所謂真隨機不是指這個，而是指統計意義上的隨機，也就是具備不確定性，可以被安全的用於金融等領域，下面說的也是這種。

答案是，計算機系統可以產生統計意義上的真隨機數。

大部分程序和語言中的隨機數（比如 C 中的，MATLAB 中的），確實都只是偽隨機。是由可確定的函數（常用線性同餘），通過一個種子（常用時鍾），產生的偽隨機數。這意味著：如果知道了種子，或者已經產生的隨機數，都可能獲得接下來隨機數序列的信息（可預測性）。

直觀來想，計算機是一種可確定，可預測的的設備，想通過一行一行的確定的代碼自身產生真隨機，顯然不可能。但是，我們或許可以迂迴一下……

實現方法簡單說就是軟硬結合，或者說，引入系統外的變數（把軟體，代碼，演算法想像成一個封閉的系統）。

一個典型的例子就是 UNIX 內核中的隨機數發生器（/dev/random），它在理論上能產生真隨機。即這個隨機數的生成，獨立於生成函數，這時我們說這個產生器是非確定的。

具體來講，UNIX 維護了一個熵池，不斷收集非確定性的設備事件，即機器運行環境中產生的硬體噪音來作為種子。

比如說：時鍾，IO 請求的響應時間，特定硬體中斷的時間間隔，鍵盤敲擊速度，滑鼠位置變化，甚至周圍的電磁波等等……直觀地說，你每按一次鍵盤，動一下滑鼠，鄰居家 wifi 信號強度變化，磁碟寫入速度，等等信號，都可能被用來生成隨機數。

更具體的，內核提供了向熵池填充數據的介面：

比如滑鼠的就是
void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data)

內核子系統和驅動調用這個函數，把滑鼠的位置和中斷間隔時間作為噪音源填充進熵池。

所以，結論是，程序和演算法本身不能產生真隨機，但是計算機系統作為整體可以迂迴產生統計意義上的真隨機。

3. 在生活中概率在哪些地方可以用到

生活中，概率在許多地方中都可能用到，例如，打牌時，抽簽時，選股時，甚或打車，逛街時都可能面臨著概率的問題。

4. 日常生活中有什麼方便的產生隨機數的方法

用隨機數生成器就可以了啊！在線隨機數生成器,可以隨機生成你設定的隨機數,可以是唯一的或者重復的,根據你指定的最小數和最大數生成相應的隨機數， 在你需要抽簽、隨機選擇的時候非常的便利。另外,你還可以把它當成別樣的色子來用。

5. 結合生活中的實例,描述求解隨機數的演算法流程圖

生活中的實例：一個老太太買白菜，她給挑出的10棵白菜排一下序，然後她拿出了隨身攜帶的筆記本電腦，輸入 。

#include "stdio.h"

#define N 10

main()

{

int a[N];

int i,j,p,temp;

for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);

for(i=0;i{

p=i; for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;

}

printf(" ");

for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);

}

然後得到了白菜的重量排序。

傳統的流程圖用流程線指出各框的執行順序，對流程線的使用沒有嚴格限制。因此，使用者可以毫不受限制地使流程隨意地轉來轉去，使流程圖變得毫無規律，閱讀者要花很大精力去追蹤流程，使人難以理解演算法的邏輯。

如果我們寫出的演算法能限制流程的無規律任意轉向，而像一本書那樣，由各章各節順序組成，那樣，閱讀起來就很方便，不會有任何困難，只需從頭到尾順序地看下去即可。

為了提高演算法的質量，使演算法的設計和閱讀方便，必須限制箭頭的濫用，即不允許無規律地使流程亂轉向，只能按順序地進行下去。但是，演算法上難免會包含一些分支和循環，而不可能全部由一個一個框順序組成。

如上例不是由各框順序進行的，包含一些流程的向前或向後的非順序轉移。為了解決這個問題，人們設想，如果規定出幾種基本結構，然後由這些基本結構按一定規律組成一個演算法結構，整個演算法的結構是由上而下地將各個基本結構順序排列起來的。

1966年，Bohra和Jacoplni提出了以下三種基本結構，用這三種基本結構作為表示一個良好演算法的基本單元。