随机算法之蒙特卡罗算法

说到蒙特卡罗算法，就不得不提一下外国人的中文译名

如果像高斯或者牛顿还好，大家都认识，但是光交汤姆的外国人不说过千万，起码百万还是有的，很容易混淆的，打字的时候，经常出现蒙特卡洛与蒙特卡罗

其实这个算法的思想是比较简单的

一个最经典的例子就是：

100个苹果，要你找出最大的，你只能随机摸，摸到了一个如果比你上一个大，就保留这个苹果，如果小就放回去

显然，摸的次数越多，就会越来越接近最大的，也即最优解，当然摸的过程中手中的苹果越来越大，自然得到的解也越来越优。

（可能有人会说，为什么要把小的放回去，其实你可以想想对于一般规模的问题，其巨大的解空间，你就是去除了部分空间也是没有用的，

就像如果这里给你10亿个苹果，你只能摸10万次，你说放回去有意义吗？

而且你还要重新开辟空间，存储这些小苹果，对于随机来说，这样做是完全没有必要的，因为10亿分之一与（10亿-10万）分之一有区别么？）

然后是关于偏真蒙特卡罗算法，这个感觉似乎也不是很懂，但是很多算法书上也提到这个 ，我觉得其应该是就某类问题的一些变种

大约就是只要求出一个符合要求的解即可，而不是在解空间里寻找最优解

这个概念后续有空补充完整