一、实验名称随机模拟与算法效率实验猜数字 · 投点法求 π · 随机游走二、实验目的1. 掌握 random 库常用函数 randint 、 random 、 choice 、 shuffle 的使用2. 熟练掌握循环累加器基础编程套路3. 理解蒙特卡洛随机模拟思想体会大数定律4. 对比顺序查找、二分查找两种猜数策略理解算法效率差异5. 学会用户输入合法性校验编写鲁棒性程序避免非法输入直接崩溃。三、实验环境Python 3.10 PyCharm四、实验内容与代码实现任务1人机交互猜数字游戏需求程序在1~100随机生成整数玩家输入猜测提示大/小。输入非法时提示重输不能崩溃。连玩3局输出每局猜测次数与平均值打印完整猜测过程。任务2电脑自动猜数对比顺序策略 二分策略需求两个纯函数自动跑1000局统计平均猜测次数、最大次数。对比两种算法效率。任务3蒙特卡洛投点法估算圆周率π原理样本越多估算值越接近真实π但存在随机波动。五、实验总结1. random 库可以生成随机整数、随机浮点数是蒙特卡洛模拟的基础2. 循环累加器能够批量重复模拟大量实验用计算机代替人工重复试验3. 算法好坏差距巨大顺序查找随范围线性增长二分查找是对数增长大数据场景二分优势极其明显4. 蒙特卡洛方法用大量随机采样逼近真实值样本量越大结果越准符合大数定律5. 增加try-except异常捕获校验用户输入程序不会因为非法输入直接崩溃提升代码健壮性。