R의 시뮬레이션 게임 기능

내가 찾은 유일한 문제에 대해 언급했다 ... 마지막 else  항상 k 를 다시 초기화하는  대신에 그것은 k <- k + 0 이어야했다  하지만 제거 할 내용은 변경되지 않습니다.

y <- seq(1,6) # 6-sided dice
simu <- function(n){
  k <- 0
  for(i in 1:n) {
    a <- sample(y,1,replace=TRUE)
    b <- sample(y,1,replace=TRUE)
    c <- sample(y,1,replace=TRUE)  
    if ((a + b + c) > 12)  {
      k <- k+1
    } else if ((a + b + c) < 6)  {
      k <- k-1
    } else if ((a == b) & (b == c))  {
      k <- k+5
    } #else k <- 0
  }
  return(k)
}

결과는 꽤 좋아 보인다 :

> simu(1000)
[1] 297
> simu(100)
[1] 38

R을 사용하려면 'for'루프 대신 벡터화 된 연산을 만드는 법을 배워야합니다. 다음은 계산하는 데 1 초 미만의 백만 롤 주사위의 시뮬레이션입니다. 'for'루프 접근법이 얼마나 오래 걸 렸는지 잘 모르겠습니다.

n <- 1000000  # trials
start <- proc.time()  # time how long it takes
result <- matrix(0L, ncol = 6, nrow = n)
colnames(result) <- c('d1', 'd2', 'd3', 'sum', 'same', 'total')
# initial the roll of three dice
result[, 1:3] <- sample(6L, n * 3L, replace = TRUE)
# compute row sum
result[, 'sum'] <- as.integer(rowSums(result[, 1:3]))
# check for being the same
result[, 'same'] <- result[,1L] == result[, 2L] & result[, 2L] == result[, 3L]
result[, 'total'] <- ifelse(result[, 'sum'] > 12L,
                      1L,
                      ifelse(result[, 'sum'] < 6L,
                             -1L,
                             ifelse(result[, 'same'] == 1L,
                                    5L,
                                    0L
                             )
                      )
)
table(result[, 'total'])
    -1      0      1      5 
 46384 680762 259083  13771 
cat("simulation took:", proc.time() - start, '\n')
simulation took: 0.7 0.1 0.8 NA NA

필요한 것이 확실하지 않지만 다음과 같이 시도해 볼 수 있습니다.

# Draw the dice(s) - returns vector of length == n_dices
draw <- function(sides = 6, dices = 3){
  sample(1:sides, dices, replace = T)
}
# test simulation x and return -1, 0, 1, 1 or 5
test <- function(x){
  (sum(x) > 12)*1 + (sum(x) < 6)*(-1) + (sum(x) >= 6 & 
                                           sum(x) <= 12 & 
                                           var(x) == 0)*5 
}
# simulate n draws of x dices with y sides
simu <- function(sides = 6, dices = 3, n = 100){
  sum(replicate(n, test(draw(sides, dices))))
}
# run simulations of 100 draws for 1, 2, ..., 11, 12-side dices (3 dices each simulation) 
dt <- lapply(1:12, function(side) replicate(100, simu(side, 3, 100)))
# plot dicstribution of scores
par(mfrow = c(3,4))
lapply(1:length(dt), function(i) hist(dt[[i]],
                                      main = sprintf("%i sides dice", i),
                                      xlab = "Score"
                                      )
       )