分析方法描述如下：

在实际应用中会出现一些问题。无论使用确定性算法还是随机算法，都不可能保证每次都有正确的解。

一般来说，蒙特卡罗算法可以保证问题的所有例子都大概率给出正确的解。

描述：

设它是一个实数，121，如果一个蒙特卡罗算法对问题的任意实例得到正确解的概率不小于，就说这个蒙特卡罗算法是正确的，=12是算法的优势。

设MC(x)是求解决策问题D的蒙特卡罗算法，如果

(1)当MC(x)返回true时，解总是正确的；

(2)当MC(x)返回false时，解可能是错误的。

这种蒙特卡罗算法被称为部分真值算法。

如何理解上面的文字，我们举个简单的例子你应该能明白蒙特卡罗算法是用来做什么的。

例如，有10个苹果，其中6个是好的，4个是坏的。

现在，如果你想拿出一个好苹果，如果给你一个机会，拿出一个好苹果的概率显然是35；现在你有两次机会停下来，如果你已经放回(彼此独立)并得到一个好苹果。然后又分为以下三种情况：

1.第一次得到好苹果的概率是35；

2.第一次得到坏苹果，第二次得到好苹果的概率是2535=625；

3.第一次得到坏苹果，第二次得到坏苹果的概率是2525=425；

这是完整的三种情况，概率之和为1，其中挑出好苹果的概率为35 625=2125。

在这个例子中，得到一个好苹果的概率是35，也就是。

当我们调用一次蒙特卡罗算法，返回正确结果(即得到一个好苹果)的概率是35，算法的优势是35-12=0.1。

当我们有两次抢苹果的机会时，可以调用两次MC算法。此时返回正确结果的概率为2125，算法优势为2125-12=0.34。

可见蒙特卡罗算法实际上是一种通过增加调用MC的次数来不断提高获得正确解的概率的方法。