蒙特卡罗算法

01蒙特卡罗算法基本思想

蒙特卡罗算法适用于确定性算法难以处理的复杂问题，例如解空间庞大或验证解正确性困难的场景。适用场景通过概率控制提升正确性，即使单次运行无法保证正确解，多次运行可显著提高正确率。概率控制核心思想是利用随机性与概率放大机制，通过重复运行算法提升整体正确率，适用于复杂计算问题。核心思想

p正确性与一致性定义p正确性蒙特卡罗算法的p正确性指算法输出正确解的概率不低于p，且p需大于1/2，这是衡量算法性能的关键指标。一致性一致性要求算法对同一输入不会输出两个不同的正确解，这为算法的可靠性提供了基础保障。

优势放大与重复调用机制即使算法初始优势ε很小，通过重复调用可显