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