一说起随机函数,恐怕又有人说这是老生长谈了……一般很多人都形成了自己的固定格式,因为随机数用处比较大,用的时候比较多,拿过来就用了。但是新手不这么干,他们总是抱有疑惑,我就是一个新手,而且较菜……为了让跟我一样的菜鸟看明白,我会尽量的说得让高手们不屑一顾(:由于可能内容太多可能会分篇,大家见谅^
计算机的好处是精确,所以它不擅长模拟信号,但它的缺点也是如此。于是在一些模拟问题上计算机遇到麻烦了……比如所随机数,因为函数嘛,总会是确定的,确定的算法就会生成确定的结果。各种编程语言返回的随机数(确切地说是伪随机数)实际上都是根据递推公式计算的一组数值,当序列足够长,这组数值近似满足均匀分布。c的标准函数库提供一随机数生成器rand(定义在stdlib.h),能返回0-RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数(RAND_MAX至少为32767,一般都默认为32767)。
例如:
#include
#include
void main()
{
for(int i=0;i<10;i+)
printf("%d\n",rand());
}
如果我们是第一次运行,而且对其不太清楚,那么它生成的基本上算是0-RAND_MAX之间的等概率随机数列了。但是如果你第二次运行的时候会发现输出结果仍和第一次一样。:(原来rand()生成伪随机数时需要一个种子(计算伪随机序列的初始数值)才行,如果种子相同就会得到相同的序列结果(这就是函数的好处T-T)。这个“优点”被有的软件利用于加密和解密。加密时,可以用某个种子数生成一个伪随机序列并对数据进行处理;解密时,再利用种子数生成一个伪随机序列并对加密数据进行还原。这样,对于不知道种子数的人要想解密就需要多费些事了。当然,这种完全相同的序列对于你来说是非常糟糕的。要解决这个问题,需要在每次产生随机序列前,先指定不同的种子,这样计算出来的随机序列就不会完全相同了。
srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。在调用rand()函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子(seed), 如果未设随机数种子, rand()在调用时会自动设随机数种子为1(有人说默认是0,困惑中)。上面的两个例子就是因为没有设置随机数种子,每次随机数种子都自动设成相同值1 ,进而导致rand()所产生的随机数值都一样。(可能有人知道C语言中的随机函数random,可是random函数并不是ANSI C标准,所以说,random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。我们可以自己编一个^0^)我们需要使程序每一次使用的种子都不一样,现在主要问题是种子srand的选择是不是接近随机(不存在完全随机),你也可以人为指定种子数。Windows 9x/NT的游戏FreeCell就允许用户指定种子数,这样用户如果一次游戏没有成功,下次还可以以同样的发牌结果再玩一次。但我们还是喜欢系统自动生成……最简单的方法就是利用系统时间了(几乎所有的人都这么做),因为时间的数值随时间变化而变化,运行两次,一般不会出现前一次和后一次相同的局面,time(NULL)会返回一个表示当前系统时间的整数(它在time.h中,据说time()函数求出来的是自1970年1月1日到现在的秒数,有的说是unix元年,不知道这两个是不是一天……:( ,另外有的嫌麻烦会写作time(0))。我们这么来写:
#include
#include
#include
void main()
{
srand((int)time(0));
for(int x=0;x<10;x++)
printf("%d\n",(rand());
}
据说如果软件一直开两天,种子会有1/(60*60*24)个可能会重复,虽说这对于一般人已经绝对足够了,但纵然人不舒服,于是我在网上开到有这么写的:
#include
#include
#include
#include
void main(void)
{
int i;
unsigned int seedVal;
struct timeb timeBuf;
ftime(&timeBuf);
seedVal=((((unsigned int)timeBuf.time&0xFFFF)+
(unsigned int)timeBuf.millitm)^
(unsigned int)timeBuf.millitm);
srand((unsigned int)seedVal);
for(i=0;i<10;++i)
printf("%6d\n",rand());
}
(下面是关于它的解释,但我也不是太明白,引用过来大家分析一下)
“ 上面的程序先是调用_ftime()来检查当前时间,并把它的值存入结构成员timeBuf.time中,当前时间的值从1970年1月1日开始以秒计算。在调用了_ftime()之后,在结构timeBuf的成员millitm中还存入了当前那一秒已经度过的毫秒数,但在DOS中这个数字实际上是以百分之一秒来计算的。然后,把毫秒数和秒数相加,再和毫秒数进行异或运算。当然也可以对这两个结构成员进行更多的计算,以控制seedVal的取值范围,并进一步加强它的随机性,但上例用的逻辑运算就已经足够了。”
看下面代码:
void main()
{
for(int i=0;i<100000;i++)
{
srand( (unsigned)time( NULL ) );
printf("%d\n",rand());
}
}
为什么总是生成一个数???因为此程序产生一个随机数之前,都调用一次srand,而由于计算机运行很快,所以每用time得到的时间都是一样的(time的时间精度较低,只有55ms)。这样相当于使用同一个种子产生随机序列,所以产生的随机数总是相同的。把srand放在循环外看看:
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for(int i=0;i<100000;i++)
问题解决了:)
既然生成的是 0-RAND_MAX之间均匀分布的随机整数(我们姑且把以上方法生成的是理想的随机数吧),那么要生成0-x之间(包括0不包括x)的随机数就把rand()改成 rand()/(double)RAND_MAX*x ,要生成x-y之间(包括x不包括y)的就是 rand()/(double)RAND_MAX*(y-x)+x 了。但是如果要生0-10之间的整数很多人会这么写:
#include
#include
#include
void main()
{
srand((int)time(0));
for(int x=0;x<10;x++)
printf("%d\n",(rand()%10);
}
x-y的就是 rand()%(y-x)+x
???懂一点概率的就知道这样写,会使得到的数列分布不均的,但是大家确实都喜欢这么写……因为在x的值比较小,RAND_MAX相对较大,而生成的数列有不算太大,又是用来解决精确度要求不高的问题(如一些游戏目标,传说游戏中踩地雷式的遇敌就是用rand()实现的. 当主角在地图上走的时候动不动冒出三两小兵挑衅兼找死.它的实现方式是设主角所立位置为0,主角每走一步,变量加1,当变量==随机取得的数时,小兵出现),这样写足够了……
下面再讨论生成m个小于n的不重复随机数的算法
本人认为算法结构很重要,但语句结构也很重要,所以我喜欢一个算法给出多个语句结构……
最容易想到的傻瓜算法,逐个产生这些随机数,每产生一个,都跟前面的随机数比较,如果重复,就重新产生:
算法一(1)
srand((unsigned)time(NULL));
for(j = 0; j < m; j++) {
a:a[j] = rand() % n;
for(i=0;i
很早的时候学编程都喜欢用goto语句,因为过去算法是用流程图表示的,用goto可以直接转译,而且循环语句发展不完善,仅仅是作为条件分支的一个补充,如果条件分支箭头向上就是一个循环,而且goto可以实现过去循环所不能实现的结构,形成很巧妙的循环交叉。所以过去一般认为有两种结构,顺序和分支,循环是分支的特殊情况。但是break和continue语句使这些结构实现成为可能,后来发现goto的使用会造成维护和调试的许多麻烦,所以循环逐渐代替了goto,使程序更有层次。现在编程不建议用goto了,如果用goto还会被认为编程修养不好……言归正题,把它的goto去掉:
算法一(2)
srand((unsigned)time(NULL));
j=0;
while (j{
a[j] = rand() % n ;
for(i=0;iif(i
j++
}
但是后来都建议用for循环,这样可以使循环条件跟紧凑:
算法一(3)
srand((unsigned)time(NULL));
for(j=0;j
{a[j]=rand()%n;
for(i=0;i
{if(a[i]==a[j])
{i=-1;a[j]=rand()%n;}
}
}
但这是个很笨的方法,且比较次数呈线性增长,越往后次数越多……另一个想法是生成一个就把它从中去掉,就可以实现不重复了:
算法二(1)
for (i=0;i
a[i]=i+1;
for(i=0;i
{j=rand()%(n-i);
b[i]=a[j];
for (k=j;k
a[k]=a[k+1];
}
b[]是生成的随机数列
这样做也太麻烦了,生成的直接做个标记不就行了?
算法三(1-1)
i=rand()%m;
a[i]=1;b[0]=i;
for(j=1;j
{for (i=rand()%m;a[i]==1;i=rand()%m);
b[j]=i;a[i]=1;
}
写紧凑一些吧,直接:
算法三(1-2)
for(j=0;j
{for (i=rand()%m;a[i]==1;i=rand()%m);
b[j]=i;a[i]=1;
}
但是我看到了更简洁的:
int n=某值;
int a[n]={0};
for (i=1;i<=n;i++)
{while(a[x=rand()%n]);
a[x]=i;
}
这个无循环体的while保证a[m]是初始化的0状态。这生成了n个,我们只取m个,这太浪费了,结合一下:
int n=某值,m=某值;
int a[n]={0},b[m]
for (i=1;i<=n;i++)
{while(a[x=rand()%n]);
b[i]=x;a[x]=1;
}
但是总叫人不舒服,对这种算法谁有更好的写法呢?
这种算法越到后面,遇到已使用过的元素的可能性越高,重复次数就越多,但是当m较小时还是很好的:)
这都不太让人满意么?看看下面这个:
算法四(1)
for (i=0;i
a[i]=i+1;
for (i=n-1;i>0;i--)
{w=rand()%i;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
这个算法很不错,有人会怀疑其随机性,但个人认为是没问题的,首先第二行按顺序用0到n填满整个数组;第三行,是随机产生从0到n-2个数组下标,把这个下标的元素值跟n-1下标的元素值交换,一直进行到下标为1的元素。因此它只需要遍历一次就能产生全部的随机数。
但这样会生成n个小于n的随机数,我们只要m个,再加两句:
for(i=0;i
b[i]=a[i];
b[]是生成的随机数列
如果m和n很接近的话或者相等是最好,但可能不是……那改一下:
算法四(2)
for (i=0;i
a[i]=i+1;
for (i=0;i
{w=rand()%n;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
但是条件反过来了,如果m远小于n还行,如果接近,其随机性就存在问题了(为什么?),再改一下:
算法四(3)
for (i=0;i
a[i]=i+1;
for (i=0;i
{w=rand()%(n-i)+i;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
这样可以万无一失了……
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