西安电子科技大学算法上机报告.pdf
这份报告讨论了 Percolation 模型和蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）在渗透阈值估计中的应用。下面是从报告中提取的知识点：
1. 渗透（Percolation）模型：渗透模型是研究组合系统中的电导性和渗透性的一种抽象过程。模型中，使用 N× N 网格点来表示渗透系统，每个格点或是 open 格点或是 blocked 格点。一个 full site 是一个 open 格点，它可以通过一连串的邻近（左、右、上、下）open 格点连通到顶行的一个 open 格点。
2. 蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）：蒙特卡罗模拟是一种随机模拟方法，用于估计渗透阈值。模拟过程中，所有格点初始化为 blocked，然后随机选择一个格点打开，重复该过程直到系统渗出。open 格点的比例提供了系统渗透时渗透阈值的一个估计。
3. 数据类型 Percolation：Percolation 数据类型是用来模型化 Percolation 系统的，它包括以下 API：
* public Percolation(int N)：创建 N× N 网格，所有格点初始化为 blocked。
* public void open(int i, int j)：打开格点 (row i, column j)。
* public boolean isOpen(int i, int j)：判断格点 (row i, column j) 是否打开。
* public boolean isFull(int i, int j)：判断格点 (row i, column j) 是否 full。
* public boolean percolates()：判断系统是否渗透。
4. IndexOutOfBoundsException 和 IllegalArgumentException：在使用 Percolation 数据类型时，需要注意行 i 列 j 下标在 1 和 N 之间，如果下标不在这个范围内，可能会抛出 IndexOutOfBoundsException 异常。如果 N ≤ 0，构造函数将抛出 IllegalArgumentException 异常。
5. 蒙特卡罗模拟的实现：蒙特卡罗模拟可以使用随机数生成器来生成随机数，然后根据生成的随机数选择格点打开。通过重复该过程 T 次，并对结果求平均值，可以获得更准确的渗滤阈值估计。
这份报告讨论了 Percolation 模型和蒙特卡罗模拟在渗透阈值估计中的应用，并提供了一个实现 Percolation 数据类型的方法。
