伪随机数的算法

1. 浅析c语言中的伪随机数

哈喽，大家好，我是北方素素~

首先给大家解释一下这个标题，什么叫做“浅析”呢？就是稍微分析一下，哈哈。用了“浅析”就突然感觉高大上了，其实并没有多深奥，只是以链枣羡我的理解给大家解释一下。

我们知道，在一些书籍中，使用C语言生成随机数一般是这样写的：

srand(unsigned(time(NULL)));

int rand_number = rand();

这里主要涉及到了三个函数，srand()，rand()和time()。

不知道这三个函数是做什么的？MSDN文档中解释了这三个函数的作用：

srand()：Sets the starting seed value for the pseudorandom number generator（设置伪随机数生成器的起始种子值）。

它的搭档rand()：Generates a pseudorandom number（生成一个伪随机数）。

而time()的解释就更简单了：Get the system time（获得系统时间）。

这三个函数组合在一起，就可以生成随机数。

细心的同学可能会发现这里有一个特殊的词-伪随机数。那么什么是伪随机数呢？

关于伪随机数的概念我就不多说了，大家自行搜索一下就有很多解释，在这里我只说一下自己的理解：

先说一下真随机，真随机也就是我们日常说的随机，一个随机事件的结果是不确定的，比如抛硬币，在正常情况下，抛硬币的结果是不确定的，换句话说，结果是不可预测的。

然后说说伪随机，伪随机是计算机生成随机数的一种方式，计算机不能真正模仿随机事件，而只能通过计算来生成随机数。换句话说，如果我们知道了计算机计算随机数的算法，我们是可以预测伪随机数的。

当然我们得用例子说话。

从上面的讨论我们可以知道，因为rand()产生的数字是伪随机数，所以它一定有一个固定的算法来生成伪随机数，那么算法是固定的，不固定的只有srand()所设置的种子了。

确定了这一点之后，我们就可以做实验验证我们的猜想了。

如果srand()设定的种子是一个固定值会发生什么？

srand(1);

int rand_number = rand();

在我执行了N次之后，结果都是固定的。（大家可以亲自试一试）

这就说明我们的“随机数”就是通过某种算法计算出来的结果，所以要想这个结果发生变化，就需要设定一个不断变化的“种子”。

那么这里也就解释了“种子”的作用-用来给随机数生成器提供一个输入，之后随机数生成器就会使用这个“种子”生成不同的伪随机数。

举个栗子~

如果我们的随机数生成算法是这样的：

rand=1+x；

那么我们的“种子”就是上式中的x,，每当我们输入不同的x，产生的结果rand也就会不同。

至于为什么选择time()作为“种子”嘛，上面说了，这个函数呢，用来获取系统时间，因为系统时间是一直在变化的，就相当于我们随机数的“种子”是在一直变化的，所以每次调用time()函数，都会获得不同的值，这样我们的rand()每次生成的结果也就不一样啦~

最后总结一下这三个函数在生成伪随机数的时候是怎么配合的。

首先，time()获取了系统时间；然后，srand()把获取到的系统时间设置为rand()的“种子”；最后，由rand()通过计算，把“种子”转换为一个数字。

好啦，这篇文章就写到这里了~

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出处： bilibili

2. 如何评价一个伪随机数生成算法的优劣

伪随机数算法的优劣可以从以下方面考虑：

1） 随机数分布的均匀性

2）随机数生成速度

3）周期性（循环的周期 个人理解）

准备入门计算机的新手。还请诸位大神指正。

3. 伪随机数怎么找规律

真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。

一般地，伪随机数的生成方法主要有以下3种：

（1） 直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

（2） 逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。

（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

因此，伪随机数生成器（PRNG）一般采用逆转法，其基础是均匀分布，均匀分布PRNG的优劣决定了整个随机数体系的优劣。下文研究均匀分布的PRNG。

伪随机数发生器

4. 伪随机数算法（basic进，不要c语言）

知道的不多，呵呵~~~~~~~~~
所谓伪随机数，就是说vb中所谓的随机数函数（Rnd）并不是真正（完全）的随机数，它还是受到某些条件约束的。举个例子吧，新建一个工程，然后在form_load事件中加入Msgbox
Rnd，不加其它任何语句，你会发现程序每次运行时弹出的数据都相同。
所以，若要生成较好的随机数，一般会在使用Rnd之前先使用randomize或randomize
timer。