Simulatore testa o croce

Un conteggio assente, nullo, negativo o non intero fallisce con invalid_input invece di inventare un lancio.

Che cosa restituisce davvero un simulatore di moneta equa

Una moneta equa ha due facce con probabilità un mezzo, e lanci indipendenti formano un processo di Bernoulli la cui unica scelta di progetto è il numero di prove. Un simulatore di moneta quindi non calcola una massa di probabilità binomiale: materializza una sequenza concreta di esiti così Lei vede la serie di teste e croci, conta le strisce o alimenta l'elenco in un grafico successivo. L'equità è fissata a probabilità un mezzo; questa pagina non è un laboratorio di moneta truccata. Quando flips non è un intero positivo l'attività fallisce invece di inventare un lancio, perché un esperimento di lunghezza zero o frazionaria non è un risultato di simulatore che qualcuno possa valutare. Questo endpoint inizializza un generatore mulberry32 dal seme intero che Lei invia, estrae un numero uniforme nell'intervallo unitario per ogni lancio e associa i valori sotto un mezzo a testa (H) e il resto a croce (T). La mappatura è fissa, il generatore è fisso e il percorso sui lanci è sequenziale, così la coppia flips e seed descrive per intero l'esperimento. La risposta elenca l'array sequence, la stringa compatta sequence_string, il conteggio heads, il conteggio tails e heads_rate così Lei verifica la legge dei grandi numeri su n modesti senza scrivere un ciclo proprio. Ingressi identici producono sempre lo stesso JSON perché il percorso non consulta mai l'orologio a muro né la fonte casuale dell'ospite.

Contratto di ingresso, forma della risposta ed errori

Quei fallimenti non vengono addebitati. Esempio: dieci lanci con seme quarantadue producono sempre lo stesso nastro di dieci caratteri e gli stessi due conteggi. Invii con POST un corpo JSON con flips uguale a un intero positivo da uno a diecimila; gli alias n, count e times sono accettati quando i client riutilizzano nomi di modulo più vecchi. La seed facoltativa è un intero finito che inizializza il generatore; l'alias rng_seed punta allo stesso campo e, se si omette seed, si usa il valore predefinito documentato di uno, così un solo conteggio di lanci produce ancora un nastro stabile. Ogni campo può arrivare come numero JSON o come stringa numerica di cifre; stringhe vuote, booleani, oggetti e non interi falliscono con invalid_input nominando il campo. Zero, valori negativi e conteggi sopra il massimo pubblicato sono rifiutati perché non sono un conteggio di lanci intero positivo entro il bilancio del Worker. In caso di successo il corpo ripete flips e seed, restituisce sequence come un array di gettoni H e T nell'ordine dei lanci, sequence_string come le stesse facce concatenate per una copia agevole, heads e tails come conteggi interi che sommano sempre a flips, heads_rate come heads diviso flips arrotondato a dodici decimali, p uguale a un mezzo e fair uguale a true così il codice a valle ramifica senza annusare le forme. Abbini la risposta al Suo codice di grafici se Le serve un istogramma delle lunghezze di striscia; questo endpoint simula soltanto i lanci.

Dove un simulatore di moneta con seme rende davvero

I generatori di preparazione agli esami hanno bisogno di un oracolo deterministico che segni un conteggio di lanci errato come invalid_input invece di restituire in silenzio un elenco vuoto che un correttore difettoso potrebbe trattare come successo. Poiché l'implementazione è parse puro di livello A, ogni chiamata riuscita costa il prezzo base pubblicato $0.002 senza token di modello e senza rete in uscita. Resti entro il tetto di lanci pubblicato, fissi heads_rate arrotondato nei test e otterrà sequenze di moneta equa riproducibili per i compiti, i plugin LMS e i worker di bordo, senza erigere un servizio casuale proprio.