在不使用内置函数的情况下生成随机数 [关闭]答案

【问题标题】：Generating random number without using built-in functions [closed]在不使用内置函数的情况下生成随机数 [关闭]
【发布时间】：2014-08-03 05:41:45
【问题描述】：

我正在为内置函数生成 sn-ps 以了解它们是如何执行的，这也是我研究的一部分。我成功完成了一些字符串处理函数，拆分、子字符串、反向等。但我陷入了随机数，它们是如何生成的？ RND 或 Random 函数是如何工作的？

提前致谢

【问题讨论】：

在您最喜欢的算法教科书中查找伪随机数生成。流行的例子包括线性反馈移位寄存器、进位乘法和 Mersenne Twister。
“提前感谢您参与本次讨论” - StackOverflow 是一个问答网站，而不是论坛......
有很多方法可以生成伪随机数或（真）随机数。请阅读教科书，或维基百科，或其他东西。如果您想了解 Java 随机数生成器的工作原理，可以阅读源代码。 Google 会为您找到它。

标签： java c# c++ vb.net vb6

【解决方案1】：

当前最流行的算法可能是Mersenne twister，这是维基百科文章中的伪代码（Google 提供了许多实现）。

另一个众所周知的算法是Blum Blum Shub，它有一个证明可以将其安全性降低到计算模平方根的计算难度，这个问题的难度被假定为与因式分解等价。但是 Blum Blum Shub 非常慢。

最后，here 是一大堆额外的伪随机数生成器。特定语言使用的算法各不相同。

【讨论】：

"algorthm ...varies" 不适用于 Java。请参阅 java.util.Random 中的 javadoc，方法 next。
@Laune 但 c++ 可能使用也可能不使用不同的算法。在你引用的那些词之间是“一种特定的语言使用”。另外，我可以用java写一个新的prng。
请原谅，但发帖者添加了选择语言的标签，Java 就是其中之一。请参阅 javadoc 中的这句话：“为了 Java 代码的绝对可移植性，Java 实现必须使用此处显示的类 Random 的所有算法。” - 请注意，我评论“不是真的 for Java”（而不仅仅是“不是真的”）。
@laune 是的。但是 SecureRandom 和 Math.rand() 是 java 中的替代品。不是我的意思。

【解决方案2】：

以下是我在一些项目中最常使用的两种算法：

1.0到1范围内的均匀分布数

result = getRidOfIntegerPart(A * prevResult)

A 是种子。

可能的实现（C++）：

int main() 
{
    double A = 12.2345; //seed
    double prevResult = 1; //You can assign any value here
    double result;
    double intPart;

    //This will give you 10 uniform distributed numbers
    for(unsigned i = 0; i < 10; ++i)
    {
        double r = A * prevResult;

        result = modf(r, &intPart); // To get rid of integer part

        prevResult = result;

        cout<<"result "<<i<<" = "<<result<<endl;
    }
}

2。正态（高斯）分布

这是一个原始公式： http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution

但我使用了一些不同的简化公式：

表示从12个均匀分布数之和得到新的正态分布数(Sj)

可能的实现（C++）：

class RandomNumberGenerator
{
public:
    RandomNumberGenerator()
    {
        uniformPrevResult = 1;
        uniformResult = 0;
        uniformIntPart = 0;
    }

    double generateUniformNumber(double seed)
    {
        double r = seed * uniformPrevResult;

        uniformResult = modf(r, &uniformIntPart); // To get rid of integer part

        uniformPrevResult = uniformResult;

        return uniformResult;
    }

    double generateNormalNumber(double seed)
    {
        double uniformSum = 0;

        for(unsigned i = 0; i < 12; ++i)
        {
            uniformSum += generateUniformNumber(seed);
        }

        double normalResult = uniformSum - 6;

        return normalResult; // 6 is a magic number
    }

private:
    double uniformPrevResult;
    double uniformResult;
    double uniformIntPart;
};

int main() 
{
    const double seed = 12.2345;

    RandomNumberGenerator rndGen;

    for(unsigned i = 0; i < 100; ++i)
    {
        double newNormalNumber = rndGen.generateNormalNumber(seed);

        cout<<"newNormalNumber = "<<newNormalNumber<<endl;
    }

    return 0;
}

希望对你有帮助！

【讨论】：

【解决方案3】：

JAva 语言使用 java.util.Random 中记录的算法。它还声明所有实现都必须使用此算法

seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
return (int)(seed >>> (48 - bits));

因此对于 Java 来说，“特定语言使用的算法不同”是不正确的。

【讨论】：