蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。
对于求圆周率PI的问题，可以模拟在一个长宽均为1的正方形里面均匀的随机落入点，然后根据落在半径为1的圆中的点的个数来求得Pi的大小，点的数目越多，结果越准确。
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#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
#define MAX_NUM 5000000
int g_nInCircle = 0;
int main()
{
double nX;
double nY;
double dDis = 0;
double Pi = 0;
srand(time(NULL));
for (long int i=0; i< MAX_NUM; i++)
{
nX = (double)rand()/RAND_MAX; //可能生成都最大随机数
nY = (double)rand()/RAND_MAX;
dDis = pow(nX, 2) + pow(nY, 2);
if (dDis < 1.0)
{
g_nInCircle++;
}
}
Pi =(double) g_nInCircle / MAX_NUM * 4;
cout<<"Pi = "<<Pi<<endl;
system("pause");
}
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