poisson分布
下面是维基百科说，克努特说，这样做：
init: Let L ← e^(−λ), k ← 0 and p ← 1.do: k ← k + 1. Generate uniform random number u in [0,1] and let p ← p × u.while p > L.return k − 1.
在Java中，将是：
public static int getPoisson(double lambda) { double L = Math.exp(-lambda); double p = 1.0; int k = 0; do { k++; p *= Math.random(); } while (p > L); return k - 1;}二项分布
继续阅读Luc Devroye（我从Wikipedia文章链接到该书）的非均匀随机变量生成（PDF）的第10章，可以得出以下结论：
public static int getBinomial(int n, double p) { int x = 0; for(int i = 0; i < n; i++) { if(Math.random() < p) x++; } return x;}请注意
这些算法都不是最优的。第一个是O（λ），第二个是O（n）。根据这些值通常的大小以及您需要调用生成器的频率，您可能需要更好的算法。我上面链接的论文有更复杂的算法，这些算法可以在恒定时间内运行，但是我会将这些实现留给读者练习。:)
