一、定义：
蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结果之前，无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。?
拉斯维加斯方法是另一类随机方法的统称。这类方法的特点是，随着采样次数的增多，得到的正确结果的概率逐渐加大，如果随机采样过程中已经找到了正确结果，该方法可以判别并报告，但在但在放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法之前，不保证能找到任何结果（包括近似结果）?
二、场景举例?
假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的，但不保证是最好的。
而拉斯维加斯算法，则是另一种情况。假如有一把锁，给我100把钥匙，只有1把是对的。于是我每次随机拿1把钥匙去试，打不开就再换1把。我试的次数越多，打开（最优解）的机会就越大，但在打开之前，那些错的钥匙都是没有用的。这个试钥匙的算法，就是拉斯维加斯的——尽量找最好的，但不保证能找到。?
三、结论?
•蒙特卡罗算法：采样越多，越接近最优解；(强调每一个iteration都在进步，提高的过程)
•拉斯维加斯算法：采样越多，越有机会找到最优解；?(强调直接想要最优解)
对于有绝对正确解的问题，蒙特卡罗算法得到的解不一定是正确解（iteration越多误差越小）；拉斯维加斯算法要么得不到解，如若得到解，解一定是正确的。
这两类随机算法之间的选择，往往受到问题的局限。如果问题要求在有限采样内，必须给出一个解，但不要求是最优解，那就要用蒙特卡罗算法。反之，如果问题要求必须给出最优解，但对采样没有限制，那就要用拉斯维加斯算法。?
原文：https://www.cnblogs.com/oliyoung/p/Monte-CarloVSLas-Vega.html