隨機算法分成兩類：
- 蒙特卡羅算法：採樣越多，越近似最優解；
- 拉斯維加斯算法：採樣越多，越有機會找到最優解；
上圖區分記憶一下：
蒙特卡羅是一類隨機方法的統稱，這裏摘一段知乎大神（鵪鶉）的概括：（這些蒙特卡羅的應用，肯定對這些有過深刻的瞭解之後才能總結出來的，以下摘抄）
蒙特卡羅算法——大家聽說過蒙特卡羅求π吧？就是畫一個正方形和內切圓，隨機撒點，數一下點落在園內和正方形內的數量之比，就是二者面積之比π/4。
所以蒙特卡羅就是求面積的方法。
而積分是曲線下的面積
所以蒙特卡羅就是求積分的方法
而均值就是概率密度與自變量乘積的積分
所以蒙特卡羅就是求均值的方法
而期望就是均值
所以蒙特卡羅就是求期望的方法
而最優值往往接近或就是期望
所以蒙特卡羅就是求最優值的方法
Done.
