使用java近似计算π的值实践

使用蒙特卡罗方法近似计算π的值实践

      蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所想要计算的值。是一种基于随机抽样的数值计算方法。这个方法的基本思想是在一个正方形内随机放置若干个点，并且判断每个点是否在以正方形中心为圆心、以正方形边长为直径的圆内。随着放置点的数量的增加，落在圆内的点与总点数的比值将趋近于π/4，我们可以根据这个比例来近似计算π的值。

非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，有时甚至是唯一可行的方法。这一条感觉在某些场景上确实如此。

这里我们来实践验证下：

java中Math.PI= 3.141592653589793

java测试代码

import java.util.Random;
public class TestPi {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("" );
        System.out.println("π Math.PI=" + Math.PI);        
        long stime = System.currentTimeMillis();
        int count = 0;
       // int total=1000000;
        int total = Integer.MAX_VALUE;
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            double x = random.nextDouble();
            double y = random.nextDouble();
            if (x*x+ y*y < 1) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("total = " + total);
        System.out.println("count = " + count);
        double pi = 4.0 * count / total;
        System.out.println("pi = " + pi);

        long etime = System.currentTimeMillis();
        System.out.printf("执行时长：%d 毫秒.", (etime - stime));
    }

}

当样本只有1000000时

当样本为Integer.MAX_VALUE=2147483647时，耗时一分多钟

样本太多挺耗时的,测试验证能得到一个近似的π值