生成大量（伪）随机位的最快方法是什么。每个位必须是独立的，并且以相等的概率为零或一。我显然可以在
上做一些变化randbit=rand()%2;
但我觉得应该有一种更快的方法，从每次调用随机数生成器生成几个随机位。理想情况下，我希望得到一个 int 或 char，其中每个位都是随机且独立的，但其他解决方案也是可能的。
该应用程序本质上不是加密的，因此强随机性不是主要因素，而速度和获得正确的分布很重要。
【问题讨论】：
((int)rand*rand)%2 这样的东西怎么样？
将随机数转换为二进制
为什么不只获取一个数字（大小合适以获取所需的足够位），然后将其转换为二进制。您实际上会从一个随机数中获得位，这意味着它们也是随机的。
0 和 1 的概率也为 50%，因为取 0 到 2^n 限制之间的所有数字并计算 0 和 1 的数量相等 > 意味着 0 和 1 的概率是相同的。
关于速度
这可能会非常快，因为与其中的位数相比，仅获得一个随机数会更快。它现在完全取决于您的二进制转换。
【讨论】：
for ( i = 0; i < sizeof( randomNumber ) * 8; ++i ) { std::cout << ( randomNumber & 1U ); randimNumber >>= 1U; } 假设 randomNumber 是一个无符号整数。
看看Boost.Random，尤其是boost::uniform_int<>。
【讨论】：
正如你所说，只生成随机整数。
然后你有 32 个随机位，其中 1 和 0 的概率相同。
循环获取位：
for (int i = 0; i < 32; i++)
{
randomBit = (randomNum >> i) & 1
...
// Do your thing
}
重复此操作多次以获得正确的位数。
【讨论】：
这是我基于 George Marsaglia 的 XORShift 算法用 Java 编写的一个非常快的代码：一次获取 64 位！
/**
* State for random number generation
*/
private static volatile long state=xorShift64(System.nanoTime()|0xCAFEBABE);
/**
* Gets a long random value
* @return Random long value based on static state
*/
public static final long nextLong() {
long a=state;
state = xorShift64(a);
return a;
}
/**
* XORShift algorithm - credit to George Marsaglia!
* @param a Initial state
* @return new state
*/
public static final long xorShift64(long a) {
a ^= (a << 21);
a ^= (a >>> 35);
a ^= (a << 4);
return a;
}
【讨论】：
SMP Safe (i.e. Fastest way possiable these days) and good bits
注意[ThreadStatic]属性的使用，这个对象自动处理新线程的，不加锁。这是确保高性能随机 SMP 无锁的唯一方法。
http://blogs.msdn.com/pfxteam/archive/2009/02/19/9434171.aspx
【讨论】：
如果我没记错的话，最低有效位通常具有“较少随机性” 大多数伪随机数生成器的分布，因此如果您担心分布，使用模数和/或生成数字中的每个位会很糟糕。
（也许您至少应该在谷歌上搜索一下 Knuth 所说的内容......）
如果这成立（如果不确切知道您使用的是什么算法就很难判断），只需使用每个生成数字中的最高位。
【讨论】：
#include <iostream>
#include <bitset>
#include <random>
int main()
{
const size_t nrOfBits = 256;
std::bitset<nrOfBits> randomBits;
std::default_random_engine generator;
std::uniform_real_distribution<float> distribution(0.0,1.0);
float randNum;
for(size_t i = 0; i < nrOfBits; i++)
{
randNum = distribution(generator);
if(randNum < 0.5) {
randNum = 0;
} else {
randNum = 1;
}
randomBits.set(i, randNum);
}
std::cout << "randomBits =\n" << randomBits << std::endl;
return 0;
}
这在我的 256 位测试中耗时 4.5886e-05s。
【讨论】：
bernoulli_distribution 会更好、更简单、更快、更正确！
std::bernoulli_distribution bdist(0.5); for(size_t i = 0; i < nrOfBits; i++) randomBits.set(i, bdist(generator));
您可以生成一个随机数并继续右移并测试最低有效位以获得随机位，而不是进行 mod 操作。
【讨论】：
您需要生成多大的位数？如果它不大于几百万，并且记住您没有使用生成器进行密码学，那么我认为最快的方法是预先计算大量具有正确分布的整数，将其转换为文本像这样的文件：
unsigned int numbers[] =
{
0xABCDEF34, ...
};
然后将数组编译到您的程序中并一次遍历一个数字。
这样每次调用都会获得 32 位（在 32 位处理器上），生成时间尽可能短，因为所有数字都是提前生成的，并且分配由您控制。当然，不利的一面是，这些数字根本不是随机的，这取决于您使用 PRNG 的目的可能或可能无关紧要。
【讨论】：
如果您一次只需要一点，请尝试
bool coinToss()
{
return rand()&1;
} 从技术上讲，这将是一种更快的生成位的方法，因为将 %2 替换为等效的 &1。
【讨论】：
只需读取一些内存 - 获取原始内存的 n 位部分。这将是非常随机的。
或者，生成一个大的随机 int x 并仅使用位值。
for(int i = (bitcount-1); i >= 0 ; i--) bin += x & (1 << i);
【讨论】：