计算机计算圆周率（π）的方法有很多种，其中最著名和广泛使用的方法是蒙特卡洛方法。这种方法的基本思想是通过随机抽样来估计圆周率的值，从而避免了直接进行复杂的数学计算。
蒙特卡洛方法的基本原理是：在圆周率的范围内，随机选取一个点，然后通过计算这个点的到圆心的距离与半径的比例，来估计圆周率的值。由于圆周率是一个无理数，所以这种估计方法只能给出一个近似值，而不是精确值。随着抽样数量的增加，估计值会越来越接近圆周率的真实值。
蒙特卡洛方法的具体步骤如下：
1. 定义一个范围，在这个范围内随机生成n个点。这些点可以是任意的实数，只要它们满足圆的定义即可。例如，如果圆的半径为r，那么这些点应该位于以原点为中心、半径为r的圆内。
2. 对于每一个点，计算它到原点的距离，并除以半径r。这样，我们可以得到一组比例值，这些比例值可以看作是该点到圆心的距离与半径的比例。
3. 将所有的比例值相加，得到的总和就是圆周率的一个近似值。为了得到更精确的结果，我们可以重复这个过程，增加抽样数量。
4. 当抽样数量足够多时，我们就可以根据总和计算出圆周率的真实值。但是，由于蒙特卡洛方法只能给出一个近似值，因此我们需要多次运行这个过程，取平均值作为最终结果。
蒙特卡洛方法的优点是可以处理任何大小的圆周率，而不仅仅是一些特定的数值。此外，这种方法还可以用于解决其他问题，如求解概率问题、优化问题等。
需要注意的是，蒙特卡洛方法虽然简单且易于实现，但它并不能保证得到精确的结果。因为在实际过程中，可能会受到许多因素的影响，如随机抽样的质量、计算误差等。因此，在使用蒙特卡洛方法时，需要根据实际情况选择合适的参数，并进行适当的调整。
