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随机数的自定义分布
在你的生活中，会有一个时刻，你不想要一个均匀分布的随机值，或是一个高斯分布的。让我们想象一下，你是一个随机的在寻找食物的路人。在一个空间里随机的移动像是一个寻找食物的合理策略。毕竟，你不知道食物在哪里，还不如随机搜索知道你找到它。正如你可能已经注意到的，问题在于这个随机的路人会多次返回到曾经来过的地点（这被称为“过度采样”）。其中一个避免这个问题的策略是每隔一段时间就迈出非常大的一步。这使得这个路人可以在特定地点的周围随机觅食，同时周期性的跳出很远来避免过度采样。随机行走的这种变化（被称为莱维飞行）需要一组自定义的概率。随着这不是莱维飞行的准确实施，我们可以这样设置概率分布：当步距越长，被选择的可能性就越小；当步距越短，可能性就越大。
在本节前面的部分中，我们看到，我们可以通过填充数组（有些重复的值以提高它们被选中的几率）或测试
random() 的结果来生成自定义的概率分布。我们可以通过将路人迈一大步的几率设为1%来实现莱维飞行。var r = random(1);
// 1%的几率迈一大步
if (r < 0.01) {
xstep = random(-100, 100);
ystep = random(-100, 100);
} else {
xstep = random(-1, 1);
ystep = random(-1, 1);
}然而，这会将概率减低到固定数量的选项。如果说我们想要制定一个更笼统的规则呢——一个数字越大，它被选择的可能性就越大？3.145 比 3.144 更有可能被选中，即使这个可能性只大了一点点。换句话说，如果
x 是一个随机数，我们可以用 y = x 来将对应的可能性映射到 y 轴上。如果我们可以根据上图找到如何生成随机数的分布，我们就可以将同样的方法用到任何我们知道公式的曲线上。
一种解决方案是选择两个随机数，而不是一个。第一个随机数就只是一个随机数。而第二个是我们所说的”符合条件的随机值“。它会告诉我们是使用第一个随机值还是将它扔掉并选择另外一个。更容易符合条件的数字将会被更频繁的选择，而很少符合条件的数字则会很少被选择。这是执行的步骤（现在我们只考虑0到1之间的随机值）：
- 选择一个随机值：R1
- 计算 R1 要满足的概率 P。让我们试试：P = R1。
- 选择另一个随机值：R2
- 如果 R2 小于 P，我们则已经找到了我们的数字—— R1！
- 如果 R2 不小于 P，就返回到步骤1并重新开始。
在这里我们假设了一个随机值符合条件的概率等于这个随机值本身。假如 R1\ 为 0.1。这表示 R1 会有10%的机率符合条件。假设 R1 为 0.83，则它会有83%的机率符合条件。数字越大，我们实际使用它的可能性就越大。
“自然模拟”系列课程是由 Daniel Shiffman 的 "编程的本质" 衍生而来，基于 知识共享 著名-非商用性 3.0 本地化许可协议。