거리와 기울기가 주어지면

거리 T, 기울기 M, 주어진 점 (px, py)일 때, 주어진 점을 지나면서 기울기가 M인 직선 위에 있는 점 
중에서, 주어진 점과 거리가 T만큼 떨어져 있는 점 찾기
몬테카를로 방법.

error1 = 0.01 // 거리 오차값
error2 = 0.01 // 기울기 오차값
(x,y)=(px,py) // 처음엔 거기서 출발합니다

while(1){  // 될때까지 무한반복
 (ran_x,ran_y)=(rand(),rand())    //적당히 랜덤한 좌표 하나를 만듭니다
 (x_backup, y_backup)=(x,y) // 일단 백업해두고
 (x,y)=(x,y)+(ran_x,ran_y) //그쪽으로 갑니다
 if abs(distance((x,y),(px,py)) - T) < abs(distance((x_backup,y_backup),(px,py)) - T) 
      || abs(tangent((x,y),(px,py)) - M) < abs(tangent((x_backup,y_backup),(px,py)) - M) 
      then (x,y)=(x_backup,y_backup) // 비교해서 더 조건이 나빠졌으면 원래대로 돌아감.
 if abs(distance((x,y),(px,py)) - T) < error1 && abs(tangent((x,y),(px,py)) - M) 
  < error2 then { //비교해서 기준치를 만족하면 탈출
  print((x,y))
  exit
 }
}

rand() //난수를 발생시킵니다. 적당한 함수 정의를 통하여 0부터 T사이의 난수만 
발생시키기로 합니다.
abs() //입력받은 실수의 절대값을 반환합니다
distance() //두 점 사이의 거리를 실수값으로 알려줍니다
tangent() //두 점이 만드는 직선의 기울기를 알려줍니다
print() //입력받은 점을 출력합니다