偽隨機數的演算法

1. 淺析c語言中的偽隨機數

哈嘍，大家好，我是北方素素~

首先給大家解釋一下這個標題，什麼叫做「淺析」呢？就是稍微分析一下，哈哈。用了「淺析」就突然感覺高大上了，其實並沒有多深奧，只是以鏈棗羨我的理解給大家解釋一下。

我們知道，在一些書籍中，使用C語言生成隨機數一般是這樣寫的：

srand(unsigned(time(NULL)));

int rand_number = rand();

這里主要涉及到了三個函數，srand()，rand()和time()。

不知道這三個函數是做什麼的？MSDN文檔中解釋了這三個函數的作用：

srand()：Sets the starting seed value for the pseudorandom number generator（設置偽隨機數生成器的起始種子值）。

它的搭檔rand()：Generates a pseudorandom number（生成一個偽隨機數）。

而time()的解釋就更簡單了：Get the system time（獲得系統時間）。

這三個函數組合在一起，就可以生成隨機數。

細心的同學可能會發現這里有一個特殊的詞-偽隨機數。那麼什麼是偽隨機數呢？

關於偽隨機數的概念我就不多說了，大家自行搜索一下就有很多解釋，在這里我只說一下自己的理解：

先說一下真隨機，真隨機也就是我們日常說的隨機，一個隨機事件的結果是不確定的，比如拋硬幣，在正常情況下，拋硬幣的結果是不確定的，換句話說，結果是不可預測的。

然後說說偽隨機，偽隨機是計算機生成隨機數的一種方式，計算機不能真正模仿隨機事件，而只能通過計算來生成隨機數。換句話說，如果我們知道了計算機計算隨機數的演算法，我們是可以預測偽隨機數的。

當然我們得用例子說話。

從上面的討論我們可以知道，因為rand()產生的數字是偽隨機數，所以它一定有一個固定的演算法來生成偽隨機數，那麼演算法是固定的，不固定的只有srand()所設置的種子了。

確定了這一點之後，我們就可以做實驗驗證我們的猜想了。

如果srand()設定的種子是一個固定值會發生什麼？

srand(1);

int rand_number = rand();

在我執行了N次之後，結果都是固定的。（大家可以親自試一試）

這就說明我們的「隨機數」就是通過某種演算法計算出來的結果，所以要想這個結果發生變化，就需要設定一個不斷變化的「種子」。

那麼這里也就解釋了「種子」的作用-用來給隨機數生成器提供一個輸入，之後隨機數生成器就會使用這個「種子」生成不同的偽隨機數。

舉個栗子~

如果我們的隨機數生成演算法是這樣的：

rand=1+x；

那麼我們的「種子」就是上式中的x,，每當我們輸入不同的x，產生的結果rand也就會不同。

至於為什麼選擇time()作為「種子」嘛，上面說了，這個函數呢，用來獲取系統時間，因為系統時間是一直在變化的，就相當於我們隨機數的「種子」是在一直變化的，所以每次調用time()函數，都會獲得不同的值，這樣我們的rand()每次生成的結果也就不一樣啦~

最後總結一下這三個函數在生成偽隨機數的時候是怎麼配合的。

首先，time()獲取了系統時間；然後，srand()把獲取到的系統時間設置為rand()的「種子」；最後，由rand()通過計算，把「種子」轉換為一個數字。

好啦，這篇文章就寫到這里了~

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出處： bilibili

2. 如何評價一個偽隨機數生成演算法的優劣

偽隨機數演算法的優劣可以從以下方面考慮：

1） 隨機數分布的均勻性

2）隨機數生成速度

3）周期性（循環的周期 個人理解）

准備入門計算機的新手。還請諸位大神指正。

3. 偽隨機數怎麼找規律

真正意義上的隨機數（或者隨機事件）在某次產生過程中是按照實驗過程中表現的分布概率隨機產生的，其結果是不可預測的，是不可見的。而計算機中的隨機函數是按照一定演算法模擬產生的，其結果是確定的，是可見的。我們可以這樣認為這個可預見的結果其出現的概率是100%。所以用計算機隨機函數所產生的「隨機數」並不隨機，是偽隨機數。

一般地，偽隨機數的生成方法主要有以下3種：

（1） 直接法（Direct Method），根據分布函數的物理意義生成。缺點是僅適用於某些具有特殊分布的隨機數，如二項式分布、泊松分布。

（2） 逆轉法（Inversion Method），假設U服從[0，1]區間上的均勻分布，令X=F-1（U），則X的累計分布函數（CDF）為F。該方法原理簡單、編程方便、適用性廣。

（3）接受拒絕法（Acceptance-Rejection Method）：假設希望生成的隨機數的概率密度函數（PDF）為f，則首先找到一個PDF為g的隨機數發生器與常數c，使得f（x）≤cg（x），然後根據接收拒絕演算法求解。由於演算法平均運算c次才能得到一個希望生成的隨機數，因此c的取值必須盡可能小。顯然，該演算法的缺點是較難確定g與c。

因此，偽隨機數生成器（PRNG）一般採用逆轉法，其基礎是均勻分布，均勻分布PRNG的優劣決定了整個隨機數體系的優劣。下文研究均勻分布的PRNG。

偽隨機數發生器

4. 偽隨機數演算法（basic進，不要c語言）

知道的不多，呵呵~~~~~~~~~
所謂偽隨機數，就是說vb中所謂的隨機數函數（Rnd）並不是真正（完全）的隨機數，它還是受到某些條件約束的。舉個例子吧，新建一個工程，然後在form_load事件中加入Msgbox
Rnd，不加其它任何語句，你會發現程序每次運行時彈出的數據都相同。
所以，若要生成較好的隨機數，一般會在使用Rnd之前先使用randomize或randomize
timer。