0-99999roll到五个9此串终结
39868 (0~99999)[ `д´]9
39868 (0~99999)[ `д´]9
#1387546
82945 (0~99999)
#1389036
66202 (0~99999)
#1389037
50352 (0~99999)
#1389557
78553 (0~99999)
#1389648
72206 (0~99999)
#1389704
79555 (0~99999)
#1390012
19878 (0~99999)
#1390013
9291 (0~99999)
#1390014
38203 (0~99999)
#1390037
(0~99999)
#1390164
91373 (0~99999)
#1390425
22657 (0~99999)
#1390427
>>Po.1390037
这是干嘛[ ﾟдﾟ]还有假roll
这是干嘛[ ﾟдﾟ]还有假roll
#1390991
16783 (0~99999)
#1391208
69273 (0~99999)
#1391233
绝了啊[|||ﾟДﾟ]
#1391275
31829 (0~99999)
#1391339
25195 (0~99999)
#1394344
87797 (0~99999)
#1394434
## 用户:
有一随机数生成器可生成 [0,N] 范围内的整数。需要生成多少次才能确保在此范围内的整数 M 必然出现？
## ChatGPT:
要回答这个问题，我们需要考虑一个随机数生成器在范围 [0, N] 内生成整数，并且确定生成多少次才能确保某个特定整数 M（其中 0 ≤ M ≤ N）必然出现。这本质上是一个概率与确定性问题。
由于随机数生成器每次生成一个在 [0, N] 范围内的整数（假设是均匀分布的），最坏情况是每次生成的数都不等于 M，而这可能持续发生，直到所有其他可能的数（除了 M）都被生成过一次。此时，再生成一次，必然会得到 M，因为 [0, N] 中总共有 N + 1 个整数（包括 0 和 N），而 M 是其中之一。
具体来说：
- 范围 [0, N] 包含 N + 1 个不同的整数。
- M 是其中一个目标整数。
- 最坏情况下，生成器可能先生成除了 M 之外的所有 N 个其他整数（即 0, 1, ..., M-1, M+1, ..., N）。
- 在第 N + 1 次生成时，所有其他数都已出现过，剩下的只能是 M，因此 M 必然出现。
因此，为了确保 M 必然出现，需要生成的最多次数是 N + 1 次。这是因为在有限集合中，重复抽取 N + 1 次必然会导致某个数重复，而在最坏情况下，M 是最后一个被抽到的。
**答案：需要生成 N + 1 次。**
## 用户:
考虑非理想随机数发生器的情况
## ChatGPT:
当考虑非理想随机数生成器时，问题变得更复杂，因为“非理想”可能意味着生成器不再均匀分布，或者存在某些偏差、缺陷甚至完全确定的模式。我们需要分析在这种情况下，确保生成范围 [0, N] 中的特定整数 M 所需的最多次数。
### 非理想随机数生成器的可能情况
1. **偏态分布**：生成器可能更倾向于生成某些数字，而不太可能生成其他数字（包括 M）。
2. **有限输出**：生成器可能无法生成某些数字（例如 M），或者被困在某个子集内。
3. **确定性模式**：生成器可能遵循一个固定的循环或规则，导致某些数字永远不会出现。
由于问题要求“确保 M 必然出现”，我们必须考虑最坏的非理想情况，同时假设生成器仍然能够在某种条件下生成 [0, N] 中的所有整数（否则问题无解）。如果生成器完全无法生成 M，则无论生成多少次都无法确保 M 出现，因此我们假定 M 在生成器的可能输出中，只是可能受到限制或概率极低。
### 分析
在理想情况下（均匀随机），我们已经得出需要 N + 1 次，因为在抽取 N + 1 次后，N + 1 个可能的结果中必然包含 M（鸽巢原理）。但在非理想情况下：
- 如果生成器有偏态分布，例如 M 的生成概率接近于 0（但不为 0），理论上仍有可能在有限次内生成 M，但无法保证一个确定的次数，因为概率不为零的数字可能需要无限次尝试才能出现。
- 如果生成器完全无法生成 M（例如输出范围不包含 M），则无论生成多少次，M 都不会出现，这违背“确保必然出现”的前提，因此我们排除这种极端假设。
- 如果生成器是非随机的（例如循环输出），我们需要知道其具体模式才能确定次数，但问题未提供模式细节。
### 最坏情况下的非理想生成器
假设非理想生成器仍然能够生成 [0, N] 中的所有整数，但以某种未知的偏态分布或模式运行。为了确保 M 必然出现，我们不能依赖概率（因为概率可能极低），而需要考虑生成器输出的“覆盖”能力。最坏的情况是，生成器倾向于反复生成某些数字（除了 M），而 M 是最后一个被生成的数字。
在有限集合 [0, N] 中，如果生成器是随机的（即使偏态），生成 N + 1 次后，根据鸽巢原理，至少有一个数字会重复，而 M 要么已经被生成，要么在下一次必然出现。但如果生成器是有缺陷的（例如陷入只生成某个子集的循环，且不包含 M），则可能永远无法生成 M。因此，问题的关键在于：非理想生成器是否仍能最终覆盖整个范围 [0, N]。
### 结论
在非理想情况下，如果我们假设生成器能够在足够多次生成后覆盖 [0, N] 中的所有整数（即 M 的概率不为 0），则仍需 N + 1 次来确保 M 出现，因为这是最坏情况下的最小次数：先生成 N 个不含 M 的数字，第 N + 1 次被迫生成 M。然而，如果生成器的非理想性导致 M 完全无法生成（概率为 0），则问题无解。
由于问题未明确定义“非理想”的具体性质，且要求“必然出现”，我们默认生成器仍有能力生成 M，只是可能需要更多次尝试。在这种假设下，答案保持与理想情况一致，因为 N + 1 是理论上的最小确定次数。
**答案：在非理想随机数生成器的情况下，假设它仍能生成 [0, N] 中的所有整数，则仍需 N + 1 次生成以确保 M 必然出现。若生成器无法生成 M，则无解。**
有一随机数生成器可生成 [0,N] 范围内的整数。需要生成多少次才能确保在此范围内的整数 M 必然出现？
## ChatGPT:
要回答这个问题，我们需要考虑一个随机数生成器在范围 [0, N] 内生成整数，并且确定生成多少次才能确保某个特定整数 M（其中 0 ≤ M ≤ N）必然出现。这本质上是一个概率与确定性问题。
由于随机数生成器每次生成一个在 [0, N] 范围内的整数（假设是均匀分布的），最坏情况是每次生成的数都不等于 M，而这可能持续发生，直到所有其他可能的数（除了 M）都被生成过一次。此时，再生成一次，必然会得到 M，因为 [0, N] 中总共有 N + 1 个整数（包括 0 和 N），而 M 是其中之一。
具体来说：
- 范围 [0, N] 包含 N + 1 个不同的整数。
- M 是其中一个目标整数。
- 最坏情况下，生成器可能先生成除了 M 之外的所有 N 个其他整数（即 0, 1, ..., M-1, M+1, ..., N）。
- 在第 N + 1 次生成时，所有其他数都已出现过，剩下的只能是 M，因此 M 必然出现。
因此，为了确保 M 必然出现，需要生成的最多次数是 N + 1 次。这是因为在有限集合中，重复抽取 N + 1 次必然会导致某个数重复，而在最坏情况下，M 是最后一个被抽到的。
**答案：需要生成 N + 1 次。**
## 用户:
考虑非理想随机数发生器的情况
## ChatGPT:
当考虑非理想随机数生成器时，问题变得更复杂，因为“非理想”可能意味着生成器不再均匀分布，或者存在某些偏差、缺陷甚至完全确定的模式。我们需要分析在这种情况下，确保生成范围 [0, N] 中的特定整数 M 所需的最多次数。
### 非理想随机数生成器的可能情况
1. **偏态分布**：生成器可能更倾向于生成某些数字，而不太可能生成其他数字（包括 M）。
2. **有限输出**：生成器可能无法生成某些数字（例如 M），或者被困在某个子集内。
3. **确定性模式**：生成器可能遵循一个固定的循环或规则，导致某些数字永远不会出现。
由于问题要求“确保 M 必然出现”，我们必须考虑最坏的非理想情况，同时假设生成器仍然能够在某种条件下生成 [0, N] 中的所有整数（否则问题无解）。如果生成器完全无法生成 M，则无论生成多少次都无法确保 M 出现，因此我们假定 M 在生成器的可能输出中，只是可能受到限制或概率极低。
### 分析
在理想情况下（均匀随机），我们已经得出需要 N + 1 次，因为在抽取 N + 1 次后，N + 1 个可能的结果中必然包含 M（鸽巢原理）。但在非理想情况下：
- 如果生成器有偏态分布，例如 M 的生成概率接近于 0（但不为 0），理论上仍有可能在有限次内生成 M，但无法保证一个确定的次数，因为概率不为零的数字可能需要无限次尝试才能出现。
- 如果生成器完全无法生成 M（例如输出范围不包含 M），则无论生成多少次，M 都不会出现，这违背“确保必然出现”的前提，因此我们排除这种极端假设。
- 如果生成器是非随机的（例如循环输出），我们需要知道其具体模式才能确定次数，但问题未提供模式细节。
### 最坏情况下的非理想生成器
假设非理想生成器仍然能够生成 [0, N] 中的所有整数，但以某种未知的偏态分布或模式运行。为了确保 M 必然出现，我们不能依赖概率（因为概率可能极低），而需要考虑生成器输出的“覆盖”能力。最坏的情况是，生成器倾向于反复生成某些数字（除了 M），而 M 是最后一个被生成的数字。
在有限集合 [0, N] 中，如果生成器是随机的（即使偏态），生成 N + 1 次后，根据鸽巢原理，至少有一个数字会重复，而 M 要么已经被生成，要么在下一次必然出现。但如果生成器是有缺陷的（例如陷入只生成某个子集的循环，且不包含 M），则可能永远无法生成 M。因此，问题的关键在于：非理想生成器是否仍能最终覆盖整个范围 [0, N]。
### 结论
在非理想情况下，如果我们假设生成器能够在足够多次生成后覆盖 [0, N] 中的所有整数（即 M 的概率不为 0），则仍需 N + 1 次来确保 M 出现，因为这是最坏情况下的最小次数：先生成 N 个不含 M 的数字，第 N + 1 次被迫生成 M。然而，如果生成器的非理想性导致 M 完全无法生成（概率为 0），则问题无解。
由于问题未明确定义“非理想”的具体性质，且要求“必然出现”，我们默认生成器仍有能力生成 M，只是可能需要更多次尝试。在这种假设下，答案保持与理想情况一致，因为 N + 1 是理论上的最小确定次数。
**答案：在非理想随机数生成器的情况下，假设它仍能生成 [0, N] 中的所有整数，则仍需 N + 1 次生成以确保 M 必然出现。若生成器无法生成 M，则无解。**