問題我知道如何生成具有固定平均值和標準差的隨機數。我還希望這些值被限制在一個范圍內（我理解這意味著結果不會是真正的高斯分布，而是剪裁的高斯分布）語境我試圖回答的更廣泛的問題是假設你有一個黑匣子，每 10 秒放出一只猴子，猴子的高度在 24 到 36 英寸之間。半小時內生成的猴子的身高服從正態分布，平均值為 30.5 英寸，標準差為 2.5。雖然房間里還有另一個盒子，如果猴子的高度低于 28 英寸，就會導致猴子消失，但這種情況每 20 秒就會發生一次。編寫一個程序來計算 n 天后房間里剩下的猴子數量（n 是用戶輸入）。為了邏輯起見，假設房間足夠大，可以容納無限數量的猴子，并且它們有食物。
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精慕HU
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nextGaussian() 方法返回平均值為 0、標準差為 1 的隨機數。
這意味著 nextGaussian() 返回的數字將傾向于在 0 附近“聚集”，并且（大約）70% 的值將在 -1 和 1 之間。根據 nextGaussian() 返回的值，您可以縮放和移動他們得到其他正態分布：
要更改分布的 maen（平均值），請添加所需的值；
要更改標準差，請乘以該值。
示例：生成平均值為 500、標準差為 100 的值：
double val = r.nextGaussian() * 100 + 500;
生成平均值為 30.5、標準差為 2.5 的值：
double val = r.nextGaussian() * 2.5 + 30.5;
這 70% 的值將在 28 到 33 之間。由于 99.7% 的值位于 3-sigma 范圍內，因此猴子的身高在 24 到 36 之間。
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