因为是单位圆，半径为1，所以图中红色正方形的面积为1。

那么如果向正方形内均匀的撒点，那么落入阴影部分的点数与全部的点数之比应该是：

S _阴影 /S _正方形 =π/4.==============》π=4*S _阴影 /S _正方形

根据概率统计的规律，只要撒的点足够多，那么将得到近似的结果。

使用蒙特卡罗算法计算圆周率有如下两个关键点：

均匀撒点：通过rand函数残生[0,1]之间随即的坐标值[x,y]

区域判断：图中黄色部分的特点是距离坐标原点的距离小于等于1，这样，可以通过计算判断x ² +y ² <=1来实现。

C++语言代码：

#include<iostream>
#include<ctime>
#define s_rand() double(1.0*rand()/RAND_MAX)
using namespace std;
double MontePI(int n)
	double PI;
	double x,y;
	int i=0,sum=0;
	srand(time(0));
	for(i=0;i<n;i++)
 		x=s_rand();
		y=s_rand();
		if(x*x+y*y<1)
			sum++;
	PI=4.0*sum/n;
	return PI;
int main()
	int n;
	double PI;
	cout<<"蒙特罗卡π算法\n"<<endl;
	cout<<"请输入撒入的点的个数：";
	cin>>n;
	PI=MontePI(n);
	cout<<"PI="<<PI<<endl;
	return 0;