用概率的方法计算Pi值

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精确计算Pi的值，从古至今都吸引了无数的数学家。迄今为止，科学家还没有计算得出精确的Pi值，也没有发现小数点后面的值有什么规律。
现在，我们用一种比较简单的概率的方式来近似计算Pi的值。
二话不说，直接上代码。

public class PiCaculate {public static double caculate() {Random r = new Random();//d1,d2都是从[0,1)的随机浮点数double d1 = r.nextDouble();double d2 = r.nextDouble();double result = Math.sqrt(d1*d1 + d2*d2);return result;}public static void main(String[] args) {int count = 0;int nums = 100000;for(int i=0; i<nums; i++) {double result = caculate();if(result <= 1.0) {count++;}}double pi = 4 * (float)count / (float)nums;System.out.println("Pi is: " + pi);}
}

将代码run起来：

Pi is: 3.14028000831604

稍微解释一下代码的思路：
现在假设有一个单位圆，圆点为中心，1为半径。d1,d2为两随机浮点数，取值范围均为[0,1]。假设d1为x坐标，d2为y坐标，如果x2+y2<1x^2+y^2 < 1x2+y2<1，那么该点在圆内；反之则在圆外。由对称性易知，落在圆内的概率为单位圆面积的四分之一，即为Pi/4。

spark中计算Pi值的demo，我们来看看spark中的源码

from __future__ import print_functionimport sys
from random import random
from operator import addfrom pyspark import SparkContextif __name__ == "__main__":"""Usage: pi [partitions]"""sc = SparkContext(appName="PythonPi")partitions = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 2n = 100000 * partitionsdef f(_):x = random() * 2 - 1y = random() * 2 - 1return 1 if x ** 2 + y ** 2 < 1 else 0count = sc.parallelize(range(1, n + 1), partitions).map(f).reduce(add)print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / n))sc.stop()

可以看出，里面计算Pi的思路，跟我们之前的思路是一样滴！

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