如何在C中随机生成0或1

Question

我已经阅读了很多关于这个主题的帖子：

How does rand() work? Does it have certain tendencies? Is there something better to use?

How does the random number generator work in C

这就是我得到的：

1) xn+1 取决于 xn，即先前生成的随机数。

2) 不建议在程序中多次初始化种子。

3) 使用rand()%2 随机生成 0 或 1 是一种不好的做法。

我的问题是：

1) 是否有任何其他库我错过了查看以生成完全随机数（0 或 1）而不依赖于先前的输出？

2) 如果有任何其他解决方法可以使用内置的rand() 函数来满足要求？

3) 在程序中多次初始化种子有什么副作用？

代码sn-p：

srand(time(NULL));
d1=rand()%2;
d2=rand()%2;

这里我的意图是让 d1 和 d2 完全相互独立。

我最初的想法是这样做：

srand(time(NULL));
d1=rand()%2;
srand(time(NULL));
d2=rand()%2;

但正如我之前提到的基于其他帖子的那样，我认为这是一种不好的做法？

那么，有人可以回答上述问题吗？如果我完全遗漏了一件显而易见的事情，我深表歉意。

Answer 1

1. 是否有任何其他库我错过了查看以生成介于 0 和 1 之间的完全随机数而不依赖于先前输出的库？

不在标准 C 库中。还有许多其他库可以生成“更好”的伪随机数。

1. 如果有任何其他解决方法可以使用内置的 rand() 函数来满足要求？

rand 的大多数标准库实现都会生成随机数序列，其中低位具有短序列和/或彼此之间的独立性不像人们希望的那样。高阶位通常分布得更好。所以使用标准库rand函数生成随机单个位（0或1）的更好方法是：

(rand() > RAND_MAX / 2)

或使用内部位：

(rand() & 0x400U != 0)

这些将产生与大多数标准库rand 实现相当不相关的序列，并且不会比检查低位位产生更多的计算开销。如果这对您来说还不够好，您可能需要研究其他伪随机数生成器。

所有这些（包括rand() % 2）都假设RAND_MAX 是奇数，这几乎总是如此。 （如果RAND_MAX 是偶数，那么可能的值是奇数，并且任何将奇数的可能值分成两个阵营的方法都必须稍有偏差。）

1. 在程序中多次初始化种子有什么副作用？

您应该将随机数生成器视为在播种后生成“不是非常随机”的数字，随着您连续生成新的随机数，质量会提高。请记住，如果您使用某个种子为随机数生成器播种，您将获得完全相同的序列，就像下次使用相同种子为生成器播种时一样。 （由于time() 返回一个秒数，连续两次快速连续调用通常会产生完全相同的数字，或者偶尔会产生两个连续的数字。但绝对不是两个随机不相关的数字。）

因此，重新播种的副作用是您获得的随机数更少，并且可能与您上次重新播种时获得的随机数完全相同。

Answer 2

1) 还有其他我想看的库吗 生成一个介于 0 和 1 之间的完全随机数，而不依赖于 之前的输出？

这个子问题与 Stack Overflow 无关，但我会指出，POSIX 和 BSD 系统有一个名为 random() 的替代随机数生成器函数，如果你正在为这样的平台编程，你可以考虑使用它（例如 Linux、OS X）。

2) 如果还有其他使用内置 rand() 函数的解决方法 满足要求？

传统计算机（相对于量子计算机）是确定性机器。他们无法做到真正的随机性。每个完全程序化的“随机数生成器”实际上都是一个 psuedo-随机数生成器。它们生成完全确定的序列，但是来自给定调用集的值以与目标概率分布（通常是均匀分布）大致一致的方式分布在生成器的范围内。

某些操作系统支持生成数字，这些数字依赖于比计算序列更混乱和更不可预测的事物。例如，他们可能会从鼠标移动、CPU 温度变化或其他此类来源收集信息，以产生更客观的随机（但仍然是确定性的）数字。例如，Linux 就有这样一个驱动程序，它经常作为特殊文件/dev/random 公开。这些问题在于它们的熵存储有限，因此无法以持续的高速率提供数字。但是，如果您只需要几个随机数，那么这可能是一个合适的来源。

3) 多次初始化种子的副作用是什么 一个程序？

代码sn-p：

srand(time(NULL));
d1=rand()%2;
d2=rand()%2;

我的目的是让 d1 和 d2 完全独立 其他。

我最初的想法是这样做：

srand(time(NULL));
d1=rand()%2;
srand(time(NULL));
d2=rand()%2;

但正如我之前提到的，这是基于其他帖子的，这是一个 我想这是不好的做法？

如果您希望 d1 和 d2 有 50% 的概率不同，那确实很糟糕。 time() 返回自 epoch 以来的 秒 数，因此当两次如此接近地调用时，它很可能会返回相同的值。伪随机数的序列完全由种子决定（这是一个特性，而不是错误），当你为 PRNG 播种时，你会重新启动序列。即使您使用更高分辨率的时钟来使种子更有可能发生差异，您也不能以这种方式逃避相关性；您只需为您更改函数生成数字。并且结果对输出分布没有相同的保证。

此外，当您执行rand() % 2 时，您只使用它为您生成的大约 log2(RAND_MAX) + 1 位中的一位。在整个 PRNG 周期内，您可以预期该位对每个值取相同的次数，但在较窄的范围内，您有时可能会看到一些相关性。

最后，您要求两个随机数完全相互独立可能有点过分了。通常，一次调用的伪随机结果与先前调用的结果没有明显相关性就足够了。即使每次调用只使用一个位，您的第一个代码 sn-p 也可能很好地实现了这一点。但是，如果您更喜欢使用更多位，那么您可以谨慎地将您选择的数字基于rand() 返回的值中设置的位数的奇偶校验。

Answer 3

使用这个

(double)rand() / (double)RAND_MAX

---

完全随机数.....不依赖于先前的输出？

实际上计算机无法生成完全随机数。必须有一些依赖关系。但对于几乎所有实际用途，您都可以使用rand()。

多次初始化种子的副作用

没有副作用。但这意味着你完全否定了使用 rand() 的意义。如果您每次都重新初始化种子，随机数更多地取决于时间（和处理器）。

使用内置 rand() 函数的任何其他解决方法

你可以这样写：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>

int main(int argc,char *argv[])
{
    srand(time(NULL));
    printf("%lf\n",(double)rand()/(double)RAND_MAX);
    printf("%lf\n",(double)rand()/(double)RAND_MAX);
}

如果你想生成 0 或 1，我认为使用 rand()%2 非常好，因为偶数的概率与奇数的概率相同（所有概率对于无偏随机数生成器而言，numbers 是相等的）。