# monty-hall-sim

**Repository Path**: maxnirvana/monty-hall-sim

## Basic Information

- **Project Name**: monty-hall-sim
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-03-15
- **Last Updated**: 2025-03-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 蒙提霍尔问题模拟器

这是一个基于 Rust 的命令行工具，用于模拟蒙提霍尔问题（Monty Hall Problem），一个基于游戏节目场景的概率谜题。该程序允许你配置模拟次数和门的数量。

## 功能

- 可配置参数：
  - 模拟次数（默认：10,000 次）
  - 门的数量（默认：3 扇门）
  - 显示每次模拟的详细信息（默认：仅显示统计结果）
- 核心逻辑：
  - 随机分配奖品所在的门。
  - 模拟参赛者的初始选择。
  - 打开一扇没有奖品的门（支持多门情况）。
  - 根据策略模拟是否切换选择。
- 输出：
  - 总模拟次数。
  - 坚持初始选择的胜率。
  - 切换选择的胜率。
  - 理论概率。
  - 执行耗时。
- 代码质量：
  - 使用 Cargo 构建。
  - 包含完整的错误处理。
  - 代码文档注释。
  - 核心逻辑的单元测试。
  - 使用迭代器和 `rayon` 进行并行优化。
- 附加功能：
  - 支持多线程加速大规模模拟。

## 安装

1. 确保已安装 Rust。如果未安装，请使用 [rustup](https://rustup.rs/) 安装：

   ```bash
   bash
   curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
   ```

2. 克隆本仓库：

   ```bash
   bash
   git clone https://gitee.com/maxnirvana/monty-hall-sim
   cd monty-hall-sim
   ```

3. 构建项目：

   ```bash
   bash
   cargo build --release
   ```

## 使用

运行模拟器：

```bash
bash
./target/release/monty-hall-sim --trials=100000000 --doors=3
```

### 命令行参数

| 选项              | 描述                     | 默认值 |
| :---------------- | :----------------------- | :----- |
| `--trials`, `-t`  | 模拟次数。               | 10,000 |
| `--doors`, `-d`   | 门的数量。               | 3      |
| `--verbose`, `-v` | 显示每次模拟的详细信息。 | 关闭   |

### 示例输出

```
模拟100000000次3门问题结果：
┌───────────────┬─────────────┬──────────────┐
│ 策略          │ 获胜次数    │ 胜率         │
├───────────────┼─────────────┼──────────────┤
│ 坚持初始选择  │ 33330012    │ 33.33%       │
│ 切换选择      │ 66669988    │ 66.67%       │
└───────────────┴─────────────┴──────────────┘
理论概率: 坚持33.33% / 切换66.67%
执行耗时: 0.63秒
```

## 数学原理

蒙提霍尔问题展示了在经典的 3 门场景中，切换选择可以将获胜概率从 1/3 提高到 2/3。对于 `n` 扇门，坚持初始选择的获胜概率为 `1/n`，而切换选择的获胜概率为 `(n-1)/n`。

## 测试

运行单元测试以验证核心逻辑：

```bash
bash
cargo test
```

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快来体验蒙提霍尔问题的模拟吧！🚪🎁