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我的教授在解释哈希碰撞概率时给了我们这张幻灯片：

当我在“生日悖论”中查找两个人生日相同的概率时，我在维基百科和其他来源发现 n=10 的概率应该是 11.7。事实上，我使用他的公式自己发现和计算的每个值都与教授的幻灯片不同。

所以我的问题是：当他问“在发生碰撞之前我们可以将多少学生散列到我们的表中”时，这与计算任何 2 个学生生日相同的概率有什么不同？

如果是这样，是否有一个公式？

还是他的幻灯片是错的？

我正在尝试制作一个代表生日悖论的程序。我理解这个悖论，我很确定我的代码是错误的，但我不确定我哪里出错了。我浏览了相关的帖子，但没有发现任何有用的东西。我小时候写的代码，如果有点乱，请见谅。我知道还有其他方法可以做到这一点，并且我理解为什么这些方法有效。我只想知道为什么我的代码不起作用。谢谢！

编辑：对不起，来晚了。忘了说我的实际问题是什么。我按原样运行，预计会得到大约 50.5%，这是理论值。但是，相反，我得到了大约 21.1%。

}

我试图模拟两个以上的学生在一个满是 n 人的房间里生日相同的概率。目前我认为我的代码工作正常，虽然我必须首先运行第一行代码来选择我的 n 值，然后单独运行其余代码（见下文）

我将如何整理它以使变量n包含在函数中？一旦我尝试将其转换为如下函数：

然后错误开始发生。

我尝试在 Javascript 中为 23 名学生做一个生日悖论事件，它应该给我 51% 的平均概率，但它总是给我大约 67% 的数字。这里的代码：

请你告诉我我在哪里犯了错误？非常感谢。我确信我犯了一个错误，因为我得到的最低百分比是 66%，远高于 51% 的目标。（我已经运行了几次）。再次感谢您的帮助，我已经好几个小时试图弄清楚我做错了什么，但我无法理解。

我在用 Python 编写生日悖论时遇到问题。生日悖论基本上是说，如果一个班有 23 个人，那么他们两个生日相同的概率是 50%。

我试图用 Python 编写这个悖论，但它不断以接近 25% 的概率返回。我对 Python 很陌生，所以毫无疑问，这个问题有一个简单的解决方案。这是我的代码：

几个月前，我们使用 UUID 来生成随机字符串 ID，这些 ID 需要全面唯一。然后我更改了算法，以便在我们的数据库中保存一些数据和索引空间。我测试了几种生成唯一字符串 ID 的方法，我决定使用这个函数：

我正在使用此函数使用数字和字母生成 20 个字符长的 ID，或者您可以说这些 ID 是以 36 为底的数字。任何 2 个 ID 冲突的概率应该是 1/36^20，但由于生日悖论，可以预期在大约 36^10 条记录之后发生碰撞 - 即 3.6 万亿条记录。然而，就在几个小时前发生了冲突，当时数据库中只有 530 万条现有记录。我是不是很倒霉，还是我的 ID 生成功能在随机性方面存在缺陷？我知道 mt_rand() 并不是真正随机的，但它足够随机，不是吗？

我会编写一个循环来检查生成的 ID 是否唯一，如果不是则生成一个新的，但我认为发生冲突的机会非常小，以至于这样的循环的性能成本不是值得。我现在将在代码中包含这样一个循环，但如果确实存在缺陷，我仍然对完善 ID 生成功能感兴趣。

我收到了一些修改过的生日问题——我需要运行一个函数来返回 N 人中至少有两个人生日相同的概率。然后是一个计算最小 n 的主函数，使得这个概率至少为 0.5。我试图写一个，但唯一的输出是 0 或 1，我会很感激调试或指出我做错了什么。这是我所做的：

我正在生成应该很短但不应该重复的随机订单跟踪号。

对于由 3 位数字组成的跟踪号，我们将在平均尝试 40 次后生成一个重复的随机数。

如果我们将其增加到 12 位，则平均需要 130 万次尝试来生成一个重复的随机数。

计算生成重复随机数达到预定义限制平均需要多少次尝试的更通用公式是什么？

根据经验，我可以使用这段代码来解决这个问题，但我正在寻找一个更通用的解决方案：

我在做生日悖论，想知道有多少人可以通过使用 python 满足两个人生日相同的 0.5 概率。

我尝试不使用数学公式通过在 python 中使用 random 和 randint 来查找给定人数的概率

我期待一些提示或代码可以帮助我解决这个问题。

试图找到“进入”一个房间所需的最小人数，以使两个人生日相同的概率至少为 50%，使用蒙特卡罗方法（众所周知的解决方案是 23 人，但我似乎无法找出我在逻辑或实施中的错误）