几种概率算法的对比

数值概率算法

常用于数值问题的求解，该算法得到的往往是近似解，且近似解精度随计算时间增加而提高。

舍伍德算法

总能求得问题的一个解，且该解总是正确的。
常用在一个确定性算法的平均复杂度和最坏复杂度差别较大时，其精髓不是避免算法的最坏情况的行为，而是设法消除最坏情形行为与特定实例之间的关联性。

拉斯维加斯算法

不会得到不正确的解，而且得到的解一定是正确的解，但有时候会找不到解
若设Las Vegas算法获得解的概率为p(x)≥a,01-（1-a）^k

蒙特卡罗算法

求得问题得准确解，即不求近似解。但是用蒙特卡洛求得的解未必是正确的，且一般无法有效判定所得到的解是否肯定正确。