扩展：

1. 蒙特卡罗算法：
   蒙特卡罗方法（英语：Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。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。
   解释： 假设我们要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算（比如，积分）的复杂程度是成正比的。蒙特卡罗方法基于这样的想法：假设你有一袋豆子，把豆子均匀地朝这个图形上撒，然后数这个图形之中有多少颗豆子，这个豆子的数目就是图形的面积。当你的豆子越小，撒的越多的时候，结果就越精确。借助计算机程序可以生成大量均匀分布坐标点，然后统计出图形内的点数，通过它们占总点数的比例和坐标点生成范围的面积就可以求出图形面积。

2. 拉斯维加斯算法：
   在电脑运算中，拉斯维加斯算法是一种永远给出正确解的随机化算法；也就是说，拉斯维加斯算法不会得到不正确的解。一旦用拉斯维加斯算法找到一个解，这个解就一定是正确解。但有时用拉斯维加斯算法找不到解。 换言之，拉斯维加斯算法不赌结果的正确性，而是赌运算所用资源。 一个简单的例子是随机快速排序，他的中心点虽然是随机选择的，但排序结果永远一致。

代码：

python集合的概念就是c的set

n=int(input())
num1=[int(x) for x in input().split()]
num2=[int(x) for x in input().split()]
num1.sort()
num2.sort()

if(set(num1)==set(num2)):
    print("YES")
else :print("NO")

标签：豆子,拉斯维加斯,12,算法,set,sdut,集合,input,图形
来源： https://www.cnblogs.com/kingwz/p/16326345.html