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AllenZhang:
我觉得一直以来,人都有个错误的认识,以为人脑反应出的是随机数。 ...
[讨论]一般伪随机数和逼真伪随机数和真随机数 -
xuanyuanyilu:
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xuanyuanyilu:
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xuanyuanyilu:
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[讨论]一般伪随机数和逼真伪随机数和真随机数 -
苍山洱海:
<pre name="code" c ...
[讨论]一般伪随机数和逼真伪随机数和真随机数
背景:做一个抽奖程序,当时的随机算法没考虑太深,直接调用了new
Random().nextInt(totalNum);然后在测试的时候发现总共1000人左右,摇出的号很多集中在600-800之间,被人说黑幕,汗一个,查找资料,重新改随机数算法,总结如下,仅代表个人意见,欢饮大家讨论
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java的Random类产生的随机数,不论是有种子还是无种子,不论是next()还是nextInt()还是...都是伪随机数,一般伪随机数,符合一定的正态分布,在某一个数字段内出现的概率会明显大于另一字段内的概率,我就很悲剧的遇上了,1000人抽选40人,600-800间的人大部分(抽了挺多次,都这样)
后来改程序,自认为实现了逼真伪随机数,就是每次都以触发时的时间毫秒数为种子,产生一个newRandom(seed),再调用nextInt(totalNum),测试发现1000人抽选40的分布比较均匀了,基本每隔100的人数都差不多。逼真是因为多了一个不确定的时间毫秒数,从而使伪随即数也有了不确定性。
至于真随机数,查找资料说是一般的计算机根本无法实现,因为一般计算机都用某种方法来创造一个随机数,这个方法肯定是确定的,所以肯定有个方法来推测出下一个随机数。(特殊计算机据说能实现) 真正的随机数要实现,只能靠人脑,比如猜猜我现在想的1000内的数是多少,我在想的这个数才是真随机数。
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欢饮各抒己见
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java的Random类产生的随机数,不论是有种子还是无种子,不论是next()还是nextInt()还是...都是伪随机数,一般伪随机数,符合一定的正态分布,在某一个数字段内出现的概率会明显大于另一字段内的概率,我就很悲剧的遇上了,1000人抽选40人,600-800间的人大部分(抽了挺多次,都这样)
后来改程序,自认为实现了逼真伪随机数,就是每次都以触发时的时间毫秒数为种子,产生一个newRandom(seed),再调用nextInt(totalNum),测试发现1000人抽选40的分布比较均匀了,基本每隔100的人数都差不多。逼真是因为多了一个不确定的时间毫秒数,从而使伪随即数也有了不确定性。
至于真随机数,查找资料说是一般的计算机根本无法实现,因为一般计算机都用某种方法来创造一个随机数,这个方法肯定是确定的,所以肯定有个方法来推测出下一个随机数。(特殊计算机据说能实现) 真正的随机数要实现,只能靠人脑,比如猜猜我现在想的1000内的数是多少,我在想的这个数才是真随机数。
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欢饮各抒己见
评论
18 楼
AllenZhang
2011-01-17
我觉得一直以来,人都有个错误的认识,以为人脑反应出的是随机数。其实你随机100个出来看,你会发现想到的会有很多重复,或者接下来的数是按照某个规律出现的。人肉级别的随机数也是伪的。
17 楼
xuanyuanyilu
2011-01-17
苍山洱海 写道
发现带种子的方差 比 不带种子的还要大
实践帝,拜服一个先。前面有哥们回复+我的推测(上一楼),种子相近的话,产生的随机数列的范围也会比较相近,
所以这个用时间做种子的方差会比没种子的大(我推测你用的也是1.5版本以上的JDK),因为你for循环俩时间基本变化不大,很可能相等。
而作为一个抽奖程序,现实中是抽一个大家乐呵一下再抽下一个,所以种子变化大的多。所以才能产生我说的现象吧,把时间作为种子后,产生的随机数更分布均匀了
16 楼
xuanyuanyilu
2011-01-17
pengzhoushuo 写道
不知道你用的JDK是什么版本?
如果是1.4及以下的,那new Random() 默认就是用System.currentSystemMillions()作为种子。跟你后来改的程序是一样的。
如果是1.5及以上的,那new Random()默认是用System.currentSystemNanoTime() 再加上一个Random的static变量的值为种子,这个static你每new Random()一次,它的值便会自增1。
如果是1.4及以下的,那new Random() 默认就是用System.currentSystemMillions()作为种子。跟你后来改的程序是一样的。
如果是1.5及以上的,那new Random()默认是用System.currentSystemNanoTime() 再加上一个Random的static变量的值为种子,这个static你每new Random()一次,它的值便会自增1。
我用的1.6,根据你的意思加我的猜测,这个种子相近的话出现的随机数列的值的范围也相近啊,坐等高手看看
15 楼
xuanyuanyilu
2011-01-17
jorneyR 写道
我是这样写的,当程序每次运行的时候,种子是不一样的,但是在同一个程序中,种子还是同一个,是我没有描述清楚。
import java.util.Random; public class CommonUtil { private static Random rand = null; // 返回一个范围在[0, max)的随机数 public static int nextInt(int max) { if (rand == null) { synchronized (CommonUtil.class) { if (rand == null) { rand = new Random(System.currentTimeMillis()); } } } return rand.nextInt(max); } }
恩,这个就是后来我改的方法
14 楼
苍山洱海
2011-01-15
used time is :162722 ms 99367 99914 100421 100049 100037 100219 100641 101093 100494 100348 99574 99810 99607 99575 99405 99962 99912 99693 100057 99885 100097 100401 99692 99494 99711 100262 99026 99905 99420 99833 100382 100289 100048 99960 100099 99811 100096 99949 99785 100041 99921 100264 100824 100476 100237 100371 100100 100506 99844 100757 100200 100073 100111 99374 99867 100142 100328 99589 99523 99551 100031 100515 99897 99675 100778 100296 100280 100508 99610 99773 98995 99145 99920 99759 99699 100873 100811 100632 99953 99977 99843 99591 100284 99580 100251 100170 100072 99839 99448 100113 100363 100432 99602 100506 100379 100102 99894 99476 99603 100076 100510 99983 100488 100633 100496 99923 100487 100342 100479 99669 98791 99287 99611 100127 100079 99709 99539 100290 100342 100939 100229 100764 99891 100290 100274 99559 99226 99634 99676 100257 99553 100116 99807 99589 99934 100307 100313 100482 98991 99992 99641 100217 99843 100053 100230 99788 100105 101192 101110 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100183 100167 100609 99975 99970 99614 100286 99933 100276 99887 99388 99756 99905 99893 100052 99860 100242 100362 101219 100609 100238 100498 99664 99648 99619 100254 100226 99804 99372 99516 99556 99766 100745 100256 99640 99883 99997 99916 99691 99462 99420 99800 100102 100564 100956 99923 99408 100000 100306 99927 99858 100627 100134 99937 99876 99837 99693 99727 99461 99727 100519 100653 100340 99587 99730 99816 99343 100102 99191 99792 99705 99907 100159 100241 100198 99900 99996 100439 100863 100029 99869 99513 ------------- 方差=182477.852,标准差=427.1742642060732
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苍山洱海
2011-01-15
种子改成 System.nanoTime()
public static void runRandom() { for (int i = 0; i < N*TIMES; i++) ary[new Random(System.nanoTime()).nextInt(N)]++; }
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苍山洱海
2011-01-15
发现带种子的方差 比 不带种子的还要大
11 楼
苍山洱海
2011-01-15
used time is :21027 ms
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10 楼
苍山洱海
2011-01-15
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9 楼
苍山洱海
2011-01-15
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1001216 1003186 1003576 998092 996493 997973 1001338 1006540 1004118 999660 1001467 999663 997569 999858 999908 996095 999777 996458 999030 1005051
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1001554 1001014 999175 998768 993791 993780 1000337 1003874 1002965 1000362 996265 996911 1001995 1002582 998585 1001308 1000696 1002459 1009062 1004599
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995444 997555 1002133 1001159 999416 1004602 1001940 998217 995547 994407 1003017 1005439 996900 992642 995475 998751 1003481 1005644 999814 996175
996888 993989 996524 999847 996319 995891 998863 999963 1004444 1006160 1001223 995103 994321 998549 1001742 1000656 1002493 1003224 1000064 996434
-------------
方差=1.1597439802E7,标准差=3405.5014024369448
8 楼
苍山洱海
2011-01-15
package on201101; import java.math.BigDecimal; import java.util.Date; import java.util.Random; public class RandomTest { static final int N = 1000; static final int TIMES = 1000000; static int ary[] = new int[N]; public static void runRandom() { for (int i = 0; i < N*TIMES; i++) ary[new Random().nextInt(N)]++; } public static void main(String[] args) { Date start = new Date(); runRandom(); System.out.println("used time is :" + (new Date().getTime() - start.getTime()) + " ms"); printResult(); System.out.println("------------- "); double d = calculateFangCha(ary); System.out.println("方差=" + d + ",标准差=" + Math.sqrt(d)); //printPercentResult(); } public static void printResult() { for (int i = 0; i < ary.length; i++) { System.out.print(ary[i] + "\t"); if (i % 20 == 19) System.out.println(); } } public static void printPercentResult() { for (int i = 0; i < ary.length; i++) { System.out.print(ary[i]*1.0/TIMES + "\t"); if (i % 20 == 19) System.out.println(); } } /** * 计算方差 * @param nums * @return */ public static double calculateFangCha(int[] nums) { BigDecimal total = BigDecimal.ZERO; BigDecimal avg = avgNum(ary); for (int i : nums) { BigDecimal temp = new BigDecimal(i).subtract(avg); double dtmp = Math.pow(temp.doubleValue(), 2); total = total.add(new BigDecimal(dtmp)); } return total.divide(new BigDecimal(nums.length)).doubleValue(); } /** * 计算平均数 * @param nums * @return */ public static BigDecimal avgNum(int[] nums) { long l = 0; for (int i : nums) l += i; return new BigDecimal(l).divide(new BigDecimal(nums.length)); } }
7 楼
pengzhoushuo
2011-01-15
不知道你用的JDK是什么版本?
如果是1.4及以下的,那new Random() 默认就是用System.currentSystemMillions()作为种子。跟你后来改的程序是一样的。
如果是1.5及以上的,那new Random()默认是用System.currentSystemNanoTime() 再加上一个Random的static变量的值为种子,这个static你每new Random()一次,它的值便会自增1。
如果是1.4及以下的,那new Random() 默认就是用System.currentSystemMillions()作为种子。跟你后来改的程序是一样的。
如果是1.5及以上的,那new Random()默认是用System.currentSystemNanoTime() 再加上一个Random的static变量的值为种子,这个static你每new Random()一次,它的值便会自增1。
6 楼
xjtusehcy
2011-01-15
Linux内核维护一个随机熵池。可以通过读取设备/dev/random来获得随机数。这里面获得的随机数是内核根据系统运行期间的一些随机事件确定的。比如鼠标点的位置等。随机性比较好。
5 楼
sleepinglord
2011-01-14
伪随机数这样的问题可以去看看Knuth的那三本书,里面有一章专门讲随机数生成。
里面的关键问题是:什么样的数列是随机的数列呢?
原则上,任何一个有限长度的数列都不是随机的,无论你用什么办法生成。因为根据拉格朗日插值公式,给定一个有限长度的数列a1...an,一定可以找到一个多项式f(x),使得f(1)=a1,f(2)=a2,……f(n)=an,可以用多项式完整生成的数列怎么能称为随机的呢?但是如果承认这不是随机的,随机数列的生成就成为不可能!
数学家花了很长时间证明,某一类递推公式生成的数列看起来“非常像”随机的。这个“非常像”的定义比较复杂,不过Knuth那本书里说的还算好懂,想了解的话可以去仔细看看。
里面的关键问题是:什么样的数列是随机的数列呢?
原则上,任何一个有限长度的数列都不是随机的,无论你用什么办法生成。因为根据拉格朗日插值公式,给定一个有限长度的数列a1...an,一定可以找到一个多项式f(x),使得f(1)=a1,f(2)=a2,……f(n)=an,可以用多项式完整生成的数列怎么能称为随机的呢?但是如果承认这不是随机的,随机数列的生成就成为不可能!
数学家花了很长时间证明,某一类递推公式生成的数列看起来“非常像”随机的。这个“非常像”的定义比较复杂,不过Knuth那本书里说的还算好懂,想了解的话可以去仔细看看。
4 楼
jorneyR
2011-01-14
我是这样写的,当程序每次运行的时候,种子是不一样的,但是在同一个程序中,种子还是同一个,是我没有描述清楚。
import java.util.Random; public class CommonUtil { private static Random rand = null; // 返回一个范围在[0, max)的随机数 public static int nextInt(int max) { if (rand == null) { synchronized (CommonUtil.class) { if (rand == null) { rand = new Random(System.currentTimeMillis()); } } } return rand.nextInt(max); } }
3 楼
xuanyuanyilu
2011-01-14
<div class="quote_title">jorneyR 写道</div>
<div class="quote_div">只使用一个种子,我这里1000个抽40个分页还是比较平均的。<br>如 31 : 1, 31是下标,1是被抽中的次数,这样做是为了统计,如591被抽中了两次<br><br><pre name="code" class="java">31 :1 |46 :1 |56 :1 |66 :1 |98 :1 |99 :1 |106:1 |184:1 |190:1 |207:1 |
225:1 |232:1 |238:1 |246:1 |258:1 |267:1 |323:1 |363:1 |382:1 |385:1 |
472:1 |489:1 |511:1 |518:1 |529:1 |560:1 |583:1 |591:2 |619:1 |633:1 |
654:1 |702:1 |796:1 |822:1 |841:1 |869:1 |937:1 |979:1 |990:1 |</pre>
</div>
<p><br><br>是不是我没有理解对你的意思啊,你说<span style="color: #ff0000;">只使用一个种子</span><br>若是使用种子,并且一直使用这一个种子,这个随机数序列就不会变了啊,所以这种方法是不能用的。</p>
<p> </p>
<p>
</p>
<p>
</p>
<pre name="code" class="java">public static void main(String[] args){
Random rd = new Random(47);
int randnum = 0;
for(int i=0;i<40;i++){
randnum = rd.nextInt(1000);
System.out.println(randnum);
}
}</pre>
运行这个main,每次输出都一样
<div class="quote_div">只使用一个种子,我这里1000个抽40个分页还是比较平均的。<br>如 31 : 1, 31是下标,1是被抽中的次数,这样做是为了统计,如591被抽中了两次<br><br><pre name="code" class="java">31 :1 |46 :1 |56 :1 |66 :1 |98 :1 |99 :1 |106:1 |184:1 |190:1 |207:1 |
225:1 |232:1 |238:1 |246:1 |258:1 |267:1 |323:1 |363:1 |382:1 |385:1 |
472:1 |489:1 |511:1 |518:1 |529:1 |560:1 |583:1 |591:2 |619:1 |633:1 |
654:1 |702:1 |796:1 |822:1 |841:1 |869:1 |937:1 |979:1 |990:1 |</pre>
</div>
<p><br><br>是不是我没有理解对你的意思啊,你说<span style="color: #ff0000;">只使用一个种子</span><br>若是使用种子,并且一直使用这一个种子,这个随机数序列就不会变了啊,所以这种方法是不能用的。</p>
<p> </p>
<p>
</p>
<p>
</p>
<pre name="code" class="java">public static void main(String[] args){
Random rd = new Random(47);
int randnum = 0;
for(int i=0;i<40;i++){
randnum = rd.nextInt(1000);
System.out.println(randnum);
}
}</pre>
运行这个main,每次输出都一样
2 楼
i2534
2011-01-14
据说可以用噪音来实现逼真的伪随机.不过好像需要硬件支持.
1 楼
jorneyR
2011-01-14
只使用一个种子,我这里1000个抽40个分页还是比较平均的。
如 31 : 1, 31是下标,1是被抽中的次数,这样做是为了统计,如591被抽中了两次
如 31 : 1, 31是下标,1是被抽中的次数,这样做是为了统计,如591被抽中了两次
31 :1 |46 :1 |56 :1 |66 :1 |98 :1 |99 :1 |106:1 |184:1 |190:1 |207:1 | 225:1 |232:1 |238:1 |246:1 |258:1 |267:1 |323:1 |363:1 |382:1 |385:1 | 472:1 |489:1 |511:1 |518:1 |529:1 |560:1 |583:1 |591:2 |619:1 |633:1 | 654:1 |702:1 |796:1 |822:1 |841:1 |869:1 |937:1 |979:1 |990:1 |
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