Когда использование случайного, которые формируются, возвращает равный 50%-й шанс?
Кажется, что ваш цикл foreach находится не на той линии. Вы создавали несколько контейнеров, потому что сам контейнер находился в цикле foreach, хотя я думаю, что вам нужен только div с продуктами в нем.
Products
@foreach (var item in Model)
{
Women's Designer Top
$599.99
}
Я не знаю требований вашего браузера, и ниже приведено не шаблонное решение Razor.
Однако вы можете проверить CSS-сетку и / или flexbox:
- https://css-tricks.com/snippets/css/complete-guide-grid/
- https://css-tricks.com/snippets/css/a-guide-to-flexbox/
Это даст вам куча вариантов при создании адаптивного сайта.
11 ответов
А-ч, старое ".5" проблема. Вот ответ:
Если Вы собираетесь разделить 10 вещей на две равных части, Вам нужны 5 вещей в каждой части. 0 до 4 в первой части, 5-9 во второй части. Так... < .5 корректно.
if random() < .5
В двоичном файле.5.10000000000.... Так, в основном вопрос уменьшает до, "Какова первая двоичная единица информации после разделительной точки... 0 (для <.5) или 1 (для.5 или больше)?"
Для конкретной системы необходимо протестировать его, если Вы действительно хотите узнать. Мог требовать времени хотя :-)
Я соглашаюсь с другими плакатами, что к первому порядку, это не имеет значения. Если это действительно будет иметь значение, то Вам будет нужен лучший RNG так или иначе.
Править: Я просто попробовал RNG по умолчанию в C# с 1 000 000 000 попыток, и ответы были идентичны...
В первом приближении, любой работы.
Лучший способ состоит в том, чтобы выбрать случайный генератор, который конкретно испускает булевские переменные или целые числа с диапазоном. Затем можно закрепить диапазон точно.
Операции как "равенство" с плавающей точкой сомнительны так или иначе.
< .5
но это предполагает, что Ваша поддержка с плавающей точкой достаточно хороша для удовлетворения требований точности (так как это никогда не точно).
Если бы я хочу 50%-й шанс, я просто проверил бы на LSB (Младший значащий Бит).
Если Вы собираетесь быть этим суетливым о Ваших случайных числах, не полагайтесь ни на что, что прибывает встроенное. Получите хорошо зарегистрированный RNG от места, которому Вы доверяете (я доверяю Повышению, поскольку, что это стоит), и читают документацию. Это раньше было, что стандартные RNGs были известно плохи, и я все еще не буду доверять им.
Поочередно, используйте целочисленный RNG, который дает Вам дискретные значения в диапазоне, и разделите диапазон пополам. RNGs, по моему опыту, являются неотъемлемой частью, и функция с плавающей точкой просто делится на вершину диапазона.
Конечно, если это верно, у Вас есть свой ответ. Если целочисленный RNG произведет 0, 1, 2, и 3, то эквивалент с плавающей точкой будет 0.0, 0.25, 0.5, и 0.75, таким образом, ответ должен будет протестировать <0.5.
Если RNG не основан на интегральных вычислениях, то он основан на вычислениях с плавающей точкой и следовательно неточен. В этом случае не имеет значения, тестируете ли Вы <= или <так как нет никакой гарантии, что вычисление, которое должно быть точными 0.5, будет.
Так, ответ должен, вероятно, протестировать <0.5, который, вероятно, будет корректным, если это будет иметь значение.
Не важно. Обе формулы приводят к желаемому результату.
При необходимости в действительно случайных числах можно попробовать random.org. Они предлагают веб-сервис, подключенный к устройству, которое обнаруживает шум, прибывающий из вселенной. Все еще не случайный с технической точки зрения, но достаточно близко я предполагаю.
У них есть весь вид способа сделать запрос, такой как черно-белые изображения.
Зачем делать самому? Python имеет random.choice :)
random.choice ([0, 1]) даст вам 0/1 с равными шансами - и это стандартная часть Python, написанная теми же людьми, которые писали random. random (и поэтому знает о его семантике больше, чем кто-либо другой)
import random
def fifty_fifty():
"Return 0 or 1 with 50% chance for each"
return random.randrange(2)