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随机算法与概率算法有什么区别？

随机算法：随机算法是一种包含随机数生成器的算法。根据《算法概论（中文第二版）》的描述，在算法分析过程中，有时在获得一定的输入分布信息后，可能会对输入分布做出一定的假设。在此基础上，通过分析平均情况得到算法的时间复杂度。然而，有时我们无法得到投入分布的信息。此时，我们可以在算法本身加入一些随机性，从而实现对算法的平均分析。通过随机算法的设计，可以有效避免更多的不良输入，从而提高算法的平均性能。概率算法：许多算法的每个计算步骤都是固定的，而概率算法允许算法在执行过程中随机选择下一个计算步骤。在许多情况下，当算法在执行过程中遇到选择时，随机选择往往比最优选择节省时间。因此，概率算法可以在很大程度上降低算法的复杂度。概率算法的一个基本特点是，用同一个概率算法对同一个问题进行两次求解，可以得到完全不同的结果。这两种解决方案在时间上甚至结果上可能有相当大的差别。一般来说，概率算法大致可以分为四类：数值概率算法、蒙特卡罗算法、拉斯维加斯算法和舍伍德算法。数值概率算法是求解数值问题的常用算法。这种算法往往得到近似解。近似解的精度随计算时间的增加而提高。在许多情况下，不可能或不需要计算问题的精确解，因此用数值概率算法可以得到满意的解。

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