第1个回答 2015-06-01
1）数值概率算法：常用于数值问题的求解，得到的往往是近似解
（1）解的精度随计算时间的增加而提高
（2）在许多情况下，计算出问题的精确解是不可能或没必要
2）蒙特卡罗算法：用于求解问题的准确解，可以求得问题的一个解，但该解未必正确
（1）求得正确解的概率依赖于算法的计算时间
多次执行蒙特卡罗算法，可以提高获得正确解的概率
（2）无法有效判定所得到的解是否肯定正确。
3）拉斯维加斯算法：不会得到不正确的解
（1）有时找不到问题的解
（2）找到正确解的概率随算法计算时间的增加而提高
（3）用同一拉斯维加斯算法反复对问题实例求解足够多次，可使求解失败的概率任意小。
4）舍伍德算法：总能求解得到问题的一个解，而且所求得得解总是正确的。
将确定性算法引入随机性改造成舍伍德算法，可消除或减少问题对于好坏实例间的差别。本回答被提问者和网友采纳