在确定性的多线程应用程序中使用伪随机数引擎？答案

【问题标题】：Using pseudo-random number engines in deterministic, multi-threaded applications?在确定性的多线程应用程序中使用伪随机数引擎？
【发布时间】：2013-05-17 16:08:45
【问题描述】：

我正在尝试使用 C++11 随机数生成器来洗牌。我发现（通过查看实现）如果引擎使用相同的值作为种子，则两个引擎产生的随机数序列是相同的。

考虑以下代码：

DECK::DECK()
{
    // Initialize deck to contain the standard 52 cards in an unsorted manner.
}

void DECK::shuffle()
{
    std::default_random_engine e;
    // Use 'e' to shuffle the deck
}

int main(int, char* [])
{
    DECK d1, d2;
    d1.shuffle();
    d2.shuffle(); 

    // 'd1' and 'd2' are identical!
}

以下是规格：

1) 程序输出是确定性的（即相同的输入产生相同的输出）。

2) 多个线程需要同时洗牌。

3) 性能至关重要。我不想使用锁（除非没有其他选择）。

由于规范 #1，我无法使用系统时间为 std::default_random_engine 播种。由于规范 #2 和 #3，使引擎成为单例似乎不是一种选择。有没有人有更好的编码方式？

【问题讨论】：

标签： multithreading random c++11 stl

【解决方案1】：

使用 one RNG 创建种子。用输入的数字播种第一个 RNG，然后从中取出接下来的两个数字作为其他两个 RNG 的种子（每副牌一个）。这样一来，您将拥有两个独立的 RNG，但它们对于原始输入仍然具有确定性。

RNG 被多个线程使用这一事实并不重要，只要每个线程只使用一个 RNG。（我假设线程不会以不确定的方式相互交互。）

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您可以通过实现非常简单的XORshift 来尝试使用自己的随机数生成器。可以看到只有 9 行代码，一切都为你搞定。而且速度肯定非常快。

基本上，每个线程都有自己的 XORshift RNG。您只需要正确播种（只需将 x、y、z 和 w 设置为您想要的任何值，除了 (0,0,0,0)）

【讨论】：

【解决方案3】：

解决方案：为每个线程设置一个种子维护对象（例如，生成一个局部变量）。

在 'seed-maintining-object' 调用 'std::rand()' 内部并将其存储为下一次调用的种子。这样，每个线程始终接收完全相同的序列，即使 'std::rand()' 函数调用因竞速条件而不同。

struct ThreadDeterministicRandomGenerator {
   ThreadDeterministicRandomGenerator(int seed) : my_seed(seed) {}
   int get() { std::srand(my_seed); my_seed = std::rand(); return my_seed; }
};

由于每个线程都有自己的ThreadDeterministicRandomGenerator 实例，它会产生一个确定性序列。

您可以将此随机数生成器用作随机算法的基础。

【讨论】：