Scala中Pi的蒙特卡罗计算

发布时间：2020-12-16 09:25:16 所属栏目：安全来源：网络整理

导读：假设我想用蒙特卡罗模拟计算Pi作为练习. 我正在编写一个函数,它随机选取一个方形(0,1),(1,0)中的一个点并测试该点是否在圆内. import scala.math._import scala.util.Randomdef circleTest() = { val (x,y) = (Random.nextDouble,Random.nextDouble) sqrt(x*

假设我想用蒙特卡罗模拟计算Pi作为练习.

我正在编写一个函数,它随机选取一个方形(0,1),(1,0)中的一个点并测试该点是否在圆内.

import scala.math._
import scala.util.Random

def circleTest() = {
  val (x,y) = (Random.nextDouble,Random.nextDouble)
  sqrt(x*x + y*y) <= 1
}

然后我正在编写一个函数,它将测试函数和试验次数作为参数,并返回测试结果为真的试验部分.

def monteCarlo(trials: Int,test: () => Boolean) =
  (1 to trials).map(_ => if (test()) 1 else 0).sum * 1.0 / trials

……我可以计算Pi

monteCarlo(100000,circleTest) * 4

现在我想知道是否可以改进monteCarlo功能.你怎么写monteCarlo高效可读？

例如,由于试验的数量很大,是否值得使用视图或迭代器而不是Range(1,试验)并减少而不是map和sum？

解决方法

基于流的版本,另一种选择.我认为这很清楚.

def monteCarlo(trials: Int,test: () => Boolean) =
    Stream
      .continually(if (test()) 1.0 else 0.0)
      .take(trials)
      .sum / trials

(总和不是专门用于流,但实现(在TraversableOnce中)只调用专门的foldLeft并“允许GC沿途收集.”因此.sum不会强制对流进行评估,因此赢得了’ t立即将所有试验保存在记忆中)

（编辑：李大同）

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