最小圆覆盖问题是什么呢？就是指在二维平面上有一堆点，然后我们要求一个最小半径的圆能够将所有点全部都包住，这就是最小圆覆盖问题。最小覆盖圆的性质性质1：最小覆盖圆是唯一的证明：我们假设有两个圆O1，O2，他们半径都是r，都是最小覆盖圆，那么所有的点一定在两圆的交集部分。那我们以两

学习心得今日学习时间2hmportrandomimportmath#定义函数用于判断一个点(x,y)是否在单位圆内defis_inside_circle(x,y):#计算点到原点的距离平方distance_squared=x**2+y**2#判断距离是否小于1（单位圆半径为1）returndistance_squared<=1#获取用户输入的掷飞镖次数

时长：一个小时代码量：8-2【Python0003】蒙特·卡罗法计算圆周率分数10全屏浏览作者 doublebest单位 石家庄铁道大学【题目描述】蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法，在很多领域都有重要的应用，其中就包括圆周率近似值的计问题。假

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首先考虑把定点置换到原点，则直线方程变为\(y+y_0=\dfraca{1000}(x+x_0)+\dfracb{1000}\)。令\(k=\dfraca{1000},c=\dfrac{ax_0+b}{1000}-y_0\)，则有\(y=kx+c\)。考虑二分答案，找到一个最小的圆，使得圆内有至少\(m\)个交点，圆的半径\(r\)就是答案。

///<summary>///根据半径随机出园内的点///</summary>///<paramname="vRadius"></param>///<returns></returns>publicstaticVector2GetRandomInCircle(floatvRadius){

蒙特卡洛算法是一个常用的解题方法之一。以下是一个简单的蒙特卡洛求解圆周率π的代码示例：点击查看代码importrandomdefmonte_carlo_pi(n):count=0total=nfor_inrange(n):#在单位正方形内随机生成点的坐标x=random.unifor