灌输一些观念

check

identity check（证同性测试）

如C++面向对象设计时的赋值构造（assignment constructor）要避免

自我赋值

：

Widget& Widget::operator=(const Widget& rhs)
{
if (this == &rhs) return *this;
// identity test
....
}

sanity check（合理性检测）

有时为避免出错，需做一些简单的甚至傻瓜式的检验。

import numpy as np

np.random.seed(0)

p = np.random.random(100000)

rolls = np.random.random((11, len(p)))

Alice_wins = np.cumsum(rolls < p, 0)
Bob_wins = np.cumsum(rolls >= p, 0)

total_wins = Alice_wins + Bob_wins
assert np.all(total_wins.T == np.arange(1, 12))
# sanity check,
# == array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
print('sanity check passed')
# 方案之二
# Alice_wins = rolls < p
# Bob_wins = rolls >= p
# total_wins = Alice_wins + Bob_wins
# assert np.all(total_wins == 1)
# print('sanity check passed')

如何在程序中实现概率机制

一大法宝：if条件判断，例P(A)=p,P(B)=1−p

if (x<p)
{           // x ~ U[0, 1]
// 表达事件A发生的概念。
...
}
else
{
// 表达事件B发生的概念
...
}

p = np.random.random(100000)
rolls = np.random.random((11, len(p)))
Alice_wins = np.cumsum(rolls < p, 0)
Bob_wins = np.cumsum(rolls >= p, 0)
# 如果 p = 0.6
# 则 Alice_wins == .6，Bob_wins == .4