暴力破解之随机数

代码出自：https://blog.nowcoder.net/n/2907a1f4e68a4e638df20fd93c9d06b1

题目：盘子放苹果：https://www.nowcoder.com/practice/bfd8234bb5e84be0b493656e390bdebf

思想：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94270000

有点像概率学和积分思想，一个固定区域 有固定的点，当你随机投入的点够多的时候，这个点就接近这个固定点。

求一个长方形里一条不规则曲线的积分：在长方形的边界范围内随机投入点数：先自己定义一个随机点的个数（根据概率性，随机个数越多最后数据越趋近与积分）total_points(65000)

然后用numpy.random.uniform(x,y) 或者random.randint(x,y) 来取total_points个随机数 在每次取一个随机数的时候，判断该随机数在不在不规则曲线范围内，在的话计入一个list。for i in totalpoints完了之后：

在对比len（list）与total_points 的占比即可从长方形的面积来得出不规则曲线的积分。

类比此题。 输入固定的盘子m和苹果数目n（即有边界），求苹果n放到盘子m里的方法总数，即有明确的规则f(n,m)。所以我们可以顶一个固定区域边界（即要随机的个数total_points)：

这个total 即可以自己随意定一个大数比如说示例代码的（65000暴力尝试） ，也可自己根据边界和题目逻辑进行优化： 

总结一句话就是，手动模拟苹果放入盘子 N次（N很大） 就能近似的得出所有情况。

import random
while True:
    try:
        num_list=list(map(int,input().split()))
        m=num_list[0]
        n=num_list[1]
        result=[]
        for _ in range(70000):
            stack_d=[0]*n
            apple=m
            while apple>0:
                for desk in range(n):
                    a=random.randint(0,apple)
                    stack_d[desk]+=a    #注意此处必须+= ，因为可能出现range（n）遍历完还剩苹果的情况
                    apple-=a
                    if apple==0:
                        break
            stack_d.sort()
            if stack_d not in result:
                result.append(stack_d)
        print(len(result))
    except:
        break