モンテカルロとラスベガス

🔥 Vibe プロンプト

「モンテカルロ法で100万点のπを推定。ラスベガス版ランダム化クイックソートを実装。」

import random

def estimate_pi(n_points=100000):
    inside = 0
    for _ in range(n_points):
        x, y = random.random(), random.random()
        if x*x + y*y <= 1:
            inside += 1
    return 4 * inside / n_points

print(f"π ≈ {estimate_pi(1000000)}")

def randomized_quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = random.choice(arr)
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    mid = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return randomized_quicksort(left) + mid + randomized_quicksort(right)

主な違い

| タイプ | 結果 | 時間 | |--------|------|------| | モンテカルロ | 間違っている可能性あり | 固定 | | ラスベガス | 常に正しい | ランダム |

章のまとめ

• コアコンセプトと原理を理解
• 実装方法とテクニックを習得
• 一般的な問題と解決策に精通
• 実際のプロジェクトに適用可能

さらに読む

• 公式ドキュメントとAPIリファレンス
• GitHubのオープンソース例
• 技術書とオンラインコース
• コミュニティディスカッションと技術ブログ

実装例

基本例

# 完全な実装例を提供します

手順

1. セットアップ: 開発環境の設定
2. データ: 必要なデータの準備
3. 実装: コア機能の構築
4. テスト: 動作確認
5. 最適化: パフォーマンスの向上

よくあるエラー

| エラー種別 | 原因 | 解決方法 | |-----------|------|---------| | コンパイル | 構文 | コードの構文を確認 | | 実行時 | 環境 | 依存パッケージの確認 | | 論理 | アルゴリズム | ステップごとのデバッグ | | パフォーマンス | 効率 | プロファイラーの使用 |

コード例

import sys

def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

参考資料

• 公式ドキュメント
• APIリファレンス
• オープンソース例
• コミュニティディスカッション