Рандомные числа в языке си + видео обзор

Случайные числа в Си

Случайные числа в си

На этому уроке мы научимся использовать случайные числа в программах на си. Часто в программах, например играх, необходимо получить случайное число. В Си используется функция для определения натурального случайного числа в диапазоне от 0 до 32767.
rand();
Чтобы использовать эту функцию необходимо указать заголовочный файл в начале программы stdlib.h
Чтобы получить случайное число в диапазоне от 0 до N-1 используется выражение
rand() % N;
Пример программы 18 Программа на си для вывода последовательности случайных чисел в заданном диапазоне
#include
#include
#include
main()
<
int n;
int m;
int i;
int ran;
printf («Введите границу диапазона\n «);
scanf («%d», &n);
printf («Введите сколько нужно вывести чисел\n»);
scanf («%d», &m);
for (i=1; i

Следует заметить, что данная функция будет всегда выдавать одну и ту же последовательность, при каждом запуске программы. Это обусловлено тем, что каждое последующее число рассчитывается по формуле в зависимости от предыдущего. Иногда, необходимо выдавать всегда разные непредсказуемые случайные числа. Для этого можно использовать системное время компьютера.
Чтобы вызвать системное время компьютера (например секунды) используется заголовочный файл time.h Объявить его в начале программы #include
Использовать функцию, которую необходимо разместить в начале программы.
// функция, выдающая системное время секунды
int sec()
<
time_t t;
struct tm *t_m;
t=time(NULL);
t_m=localtime(&t);
return t_m->tm_sec;
>

Далее в программе, где нам нужно задать случайное число мы используем выражение
((rand()+sec())%N
Пример программы 19 Игра на си орел решка Программа имитирует подбрасывание монетки Орел Решка
#include
#include
#include
// функция выдающая системное время секунды
int sec()
<
time_t t;
struct tm *t_m;
t=time(NULL);
t_m=localtime(&t);
return t_m->tm_sec;
>
main()
<
int r;// выбор компьютера
int ans; // ответ на вопрос о продолжении игры
ans=1;
// игра продолжается пока ответ на продолжении игры 1

Вернуться к содержаниюРандомные числа в языке си Перейти к следующему уроку Процедуры и функции в СиРандомные числа в языке си

Полезно почитать по теме случайные числа в си примеры программ
Игра на си камень ножницы бумага
Случайный графический узор на си

Источник

Псевдослучайные числа

Функции rand() и srand()

В языках программирования обычно предусмотрены функции, позволяющие генерировать случайные числа в определенном по умолчанию диапазоне. На самом деле генерируются не случайные, а так называемые псевдослучайные числа; они выглядят случайно, но вычисляются по вполне конкретной формуле. Но для простоты далее мы все равно будем называть их случайными.

Функция rand() возвращает целое число от 0 до значения присвоенного константе RAND_MAX. Значение RAND_MAX зависит от системы и определено в заголовочном файле stdlib.h. Так, например, оно может быть равно 32767 (двухбайтовое целое) или 2147483647 (четырехбайтовое целое).

Определите значение RAND_MAX в вашей системе. Для этого не забудьте подключить к файлу исходного кода заголовочный файл stdlib.h.

Код ниже выводит на экран 50 случайных чисел:

В теле цикла осуществляется переход на новую строку после каждых выведенных на экран пяти чисел. Для этого используется выражение, в котором находится остаток от деления i на 5, результат сравнивается с 0. Чтобы после первого числа не происходил переход на новую строку, iсначала присваивается единица, а не ноль (т.к. 0 делится на 5 без остатка).

Спишите код, приведенный выше. Выполните программу несколько раз, при этом обратите внимание, разные ли результаты вы получаете от выполнения к выполнению.

Переделайте вашу программу так, чтобы инициализирующее значение зависело от системного времени.

Получение целых случайных чисел в заданных диапазонах

Функция rand() выдает случайное число от 0 до значения RAND_MAX. Что делать, если требуется получать случайные числа в иных диапазонах, например, от 100 до 999?

Сначала рассмотрим более простую ситуацию: получить случайные числа от 0 до 5. Если любое целое число попытаться разделить на 5 нацело, то в качестве остатка можно получить как 0 (когда число делится на 5 без остатка), так и 1, 2, 3, 4. Например, rand() вернула число 283. Применяя к этому числу операцию нахождения остатка от деления на 5, получим 3. Т.е. выражение rand() % 5 дает любое число в диапазоне [0, 5).

Напишите программу, выдающую 50 случайных чисел от 0 до 99 включительно.

В таком случае формула для получения случайного числа в диапазоне [a, b] выглядит так:

В эту формулу также вписываются случаи, когда необходимо получить случайное число от 0 до N, т.е. они являются ее частными случаями.

Выведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от 100 до 299 включительно.

Получение вещественных случайных чисел

Ситуация с вещественными числами выглядит несколько по-иному. Во-первых, мы не можем получить остаток от деления, если делимое или делитель дробные числа. Во вторых при вычислении длины диапазона нельзя прибавлять единицу.

Поясним вторую причину. Допустим диапазон задан как [2.50, 5.30]. Он состоит не из определенного количества чисел (как в случае целых), а из неопределенного (можно сказать, бесконечного) числа значений, т.к. вещественные числа можно представлять с различной степенью точности. Позже выполняя округление все равно будет шанс получить максимальную границу диапазона, поэтому для вычисления длины диапазона достаточно из максимума вычесть минимум.

Заполните массив случайными числами в диапазоне от 0.51 до 1.00. Выведите значение элементов массива на экран.

Равновероятные случайные числа

Функция rand() генерирует любое случайное число от 0 до RAND_MAX с равной долей вероятности. Другими словами, у числа 100 есть такой же шанс выпасть, как и у числа 25876.

Чтобы доказать это, достаточно написать программу, подсчитывающую количество выпадений каждого из значений. Если выборка (количество «испытуемых») будет достаточно большой, а диапазон (разброс значений) маленьким, то мы должны увидеть, что процент выпадений того или иного значения приблизительно такой же как у других.

В приведенной программе массив из пяти элементов сначала заполняется нулями. Случайные числа генерируются от 0 до 4 включительно. Если выпадает число 0, то увеличивается значение первого элемента массива, если число 1, то второго, и т.д. В конце на экран выводится процент выпадения каждого из чисел.

Спишите данную программу. Посмотрите на результат ее выполнения при различных значениях N: 10, 50, 500, 5000, 50000. Объясните увиденное.

Источник

Генератор случайных чисел Random C

Генерация случайных чисел, является на сегодняшний день очень популярной. Зачастую это используют для различных приложений, научных программ, и статистическом моделировании.

Компьютер имитирует подбор случайных чисел. Генератор случайных чисел C – конвертирует заданное число в случайное, которое совершенно не связано с заданным. При необходимости, компьютер может генерировать следующее число, которое не будет связано с начальным и первым сгенерированным. Таким образом, может появиться целый ряд случайных чисел.

Рандомные числа в языке си

Данный язык программирования имеет две очень важные функции srand и rand C и C++.

Функция srand() – она распознает стартовое значение числа, работает только в начале запуска программы.

Функция rand() – это все последующие числа от старта, в диапазоне от 0 до максимально указанного. Стоить заметить, что самое большое значение, которое может рассчитать программа 32767.

Еще одним ключевым обозначением является понятие, что по факту в работе нам не нужно число от 0 до заданного максимума. Нам необходимо число в определенном диапазоне, и если максимум мы задаем сами, то старт, некоторые ошибочно считают, что он также начинается с 0. На самом деле можно регулировать весь диапазон чисел.

Генератор случайных чисел также может быть разным, бывают они не совсем удачные.

Хороший random c должен обладать некоторыми качествами, по которому его легко определить.

Длинный период должен быть обязательно в хорошем генераторе случайных чисел.

Старт в генерации случайных чисел

По структуре своей генерация случайных чисел – это не простая математическая задача. Мы пользуемся этой операцией практические ежедневно, а программисты очень внимательно пишут данные приложения, поскольку такая система используется в некоторых очень важных и точных науках. Результаты хорошего генератора невозможно предсказать или понять последовательность, это просто различные наборы цифр, которые ни каким образом не связаны друг с другом.

Функция rand() пользуется специальной константой языка Си, как указано выше это помогает выбрать число в указанно и нужном нам диапазоне. В заголовочном файле данную функцию обозначают вот так — stdlib.h. Потому стоит учесть, что для работы rand() необходимо вписать в заголовок нужный файл.

Максимальная константа тоже определяется этим файлом. Для того чтобы ввести некоторые ограничения в ряд чисел можно ограничить случайные числа сверху. Необходимо получить остаток от деления, все очень просто и знания с уроков математики как никогда ранее будут уместными.

Остаток всегда будет меньше самого полученного числа. Еще можно ограничить ряд чисел внизу, Подходит это в том случае, если минимум должен быть больше 0. Для того, чтобы задать максимум и минимум в числах, необходимо просто объединить оба способа.

Во избежание того чтобы выходило постоянно одно и тоже число необходимо использовать следующую функцию, которая носит название srand(), ее также прописывают в заголовке. Данная функция дает возможность избегать постоянного алгоритма выбора случайного числа.

Функция rund() помогает получить любое число от 0 до максимума. В том случае если старт нам необходим больше чем значение 0, нужно действовать по следующей формуле. От максимума вычисляем минимум и прибавляем 1. Для того чтобы указанный минимум не входил в заданный диапазон необходимо либо не добавлять 1, либо вычесть ее из максимума.

На языке программирования С++ тоже используют эти базовые функции rund() и srand(). Это дает возможность заполнять одномерные и двумерные массивы не только порядковыми номерами или конкретными значениями. А можно просто заполнить данные массивы случайными числами. Находятся данные функции в библиотечном файле cstdlib, получить доступ к ним легко, достаточно просто прописать код, который поможет все подключить.

Также как и в программе Си, программ С++ используя первую функцию программа будет выдавать одно и тоже число, а для получения точного, необходимого результата нужно подключать вторую функцию.

Очень важно подключить обе функции для получения истинного случайного числа, что по итогу даст честный результат в том или ином деле. В первом цикле будет происходить подбор случайного числа в обозначенных диапазонах и будет записана в нужные массивы.

Если ваша цель определить вещественное случайное число, тогда алгоритм действий немного измениться и новоиспеченному программисту стоит ознакомиться с особенностями. От дробного числа ни как не получиться взять остаток от делимого либо делителя. При нахождении размера диапазона нельзя добавлять единицу. Целые числа в таком случае могут отличаться друг от друга по точности в ее степени.

Округление поможет добиться максимального диапазона. Чтобы получить вещественное число радиусом от 0 до 1, необходимо нужно выполнить деление выпавшей рандонно цифры преобразованием к нашему типу. Она дала функция rund() на значение константы в максимальном значении указанного диапазона.

Если результат умножить на максимальное значение диапазона, в итоге получим число от 0 до значения длины заданного диапазона.

После того как мы получим результат нужно добавить к нему смещение к самому маленькому числу, это даст возможность вписаться в нужный нам диапазон.

Теперь поговорим о равновероятной случайности числа. Функция rund(), производит генерацию случайных чисел в диапазоне от 0 до максимума с одинаковой долей вероятности. Чтобы убедиться в этом, можно написать программу, которая будет просчитывать вероятность и значение каждого выпавшего числа. Большой подбор чисел даст на возможность пронаблюдать, что вероятности выпасть у каждого числа одинаковые.

В работе с рандом c самый главный закон заключается в том, чтобы методы генерации были равновероятными случайными величинами. Есть три способа, которые помогут получить случайное число:

Последний пункт, конечно, даст нам возможность получить псевдослучайное число. Минус такого способа заключается в том, что легко предугадать число, которое по итогу получим, а еще раз в некоторый, непродолжительный период повторяется. В некоторых целях, этот метод из-за недостатков считают недопустимым, ну а если используют его для игры, которая не требует частых случайных чисел, тогда метод хорошо подходит под такую цель.

Популярностью при этом пользуются, два наиболее распространенные метода конгруэнтный и метод с использованием регистра сдвига с линией обратной связи, так называемый LFSR. Первый метод активно используют некоторые программы, такие как Java, MSVS, GCC и другие. Метод считается достаточно эффективным, потому пользуется такой популярностью. Хорошо работает он потому что в данной программе очень пристально контролируется последовательность случайных чисел, которая не в коем случае не должна повторяться.

Что будет в том случае если отложить работу программ генерирующие случайные числа? Этот вопрос интересует не только программистов, которые работают над написанием таких программ, но и пользователей которые используют всевозможные приложения в своих личных целях.

Программы с генерацией чисел крайне тяжело откладывать, так как это будет приводить к постоянным новым результатам.

А это категорически недопустимо при выборе случайного числа. Бывают, конечно, программы, которые даже при отложении продолжают выполнять свое действие, но прежде чем довериться такой программе стоит точно пронаблюдать, как работает это приложение в отложенном виде и в таком режиме распознают ошибки и исключают от операции непригодный код.

Если все же вам необходимо отложить подбор чисел, используйте функцию srand()) с определенным значением. Она поможет вызвать ошибочное поведение программы, тогда приложения будут генерировать постоянно одинаковое число.

Для более детального изучения данной тематики вам могут быть такие книги:

Также помогут другие источники, можно начинать заниматься в домашних условия, а если временные рамки ограничены, стоит довериться в руки профессионалов, которые помогут вам приобрести необходимые познания.

Важное событие произошло еще в 2011 году, тогда новый стандарт С++11 добавил заголовок random, в котором расписаны средства по работе с генерацией случайных чисел на профессиональном уровне.

Эта генерация чисел стала только лучше, она может разделить процесс на три ведущих инструмента:

Освоив азы данной программы используя язык программирования С и С++, можно переходить к следующей, еще более интересной информации

Генерация случайных чисел

Зачастую генерация случайных чисел основано на арифметических преобразованиях либо на изменениях состояниях физической системы. Современные разработки генераторов используют несколько другой метод – релятивистский. Это дает поистине случайно сгенерированные числа.

Для совершения создания экземпляра генератора случайных чисел instantiating the random number generator необходимо:

Для получения случайного числа нужно инициализировать состояние внутри нашего генератора, потом воплотить наш метод и отмотать 55 известных нам значений.

Для того чтобы ограничить верхний ряд чисел или нижний, необходимо задать нужный диапазон при этом вычислить разницу между ними и добавить 1. Стоит быть внимательным и ознакомится с правилами, в каких случаях это будет уместно.

Произведение произвольных чисел происходит на базе алгоритмов. Для производства используют начальные значения и остальные параметры. Происходит поток произвольных чисел, среди которых программа может выбрать совершенно любое.

Специальные программы для выбора чисел рандомно

Возможность, которую нам предоставляет получение уникальных последовательностей случайных чисел, заключается в поиске списка случайных чисел без их повторения. Большой популярностью пользуется модуль рандом в c, использует он систему под названием Mersenne Twister.

Для того чтобы создать случайное 64-разрядное целое число, необходимо подключить модуль UUID. По итогу вы получите число уникальное. Можно не правильно ввести код — в таком случае может произойти ошибка и числа могут повторяться через некоторый период.

«Зерно» — это исходная данная формулы, им может быть любое число которое подвластно изменению. Потому «зерно» имеет свойство постоянно видоизменяться. Сам по себе модуль рандом содержит большое количество функций и формул. Randint() и randrange() которое задаются вручную при этом величина их может быть самой разнообразной в пределах целочисленного диапазона.

Безусловно, генераторы очень полезные в мире программирования. Большая польза от этого в процессе написания интераторов. Еще одно преимущество генераторов в том, что можно создавать ленивые списки, а также бесконечные потоки. Генератор в отличие от обычной функции может повторять значение своих переменных, функция не имеет такой возможности.

Функция range служит отличным примером разницы между ранним генерированием и ленивым. Работать данная функция начинает с команды start и end, после чего возвращаются в целочисленное значение. Память при таком раскладе потребляется в зависимости от диапазона, точнее становится равно пропорциональной ему.

Объем потребляемой памяти можно зафиксировать и с помощью функции range, создавая ленивые списки.

While-цикл дает значение начального параметра, потом значение начального элемента. После того как цикл приходит к своему логическому концу, работа генератора считается завершенной. По сути, генератор просто отслеживает работу функции. Столько раз, сколько во время работы функции будет вызван генератор, столько случайных чисел мы и получим.

Еще генераторы прекрасно справляются с большим потоком данных. Они возвращают единое значение либо ничего.

Композиция генераторов позволяет генерировать числа, которые находятся в самом генераторе, и так может продолжаться бесконечно.

Выбор числа с помощью рандонно набирает все большую популярность, эту систему используют как в приложениях, так и в научных задачах. При этом данный способ используется в различных языках программирования, и это очень удобно. Так как выбирать случайные числа приходится достаточно часто, а люди с профессией программиста, особенно новички, могут не знать какой-то язык программирования.

На сегодняшний день существует много учебного материала, как платного, так и бесплатного, где можно ознакомиться с принципом работы генератора и попробовать решать задачи или писать программы удобным языком. Для профи, которые хотят прокачать свои знания можно попробовать пройти курсы в режиме онлайн и выйти на новый уровень познаний. Если вы только начинаете свой путь, стоит почитать отзывы на сайтах, там собрано множество полезных советов, которые, могут пригодиться на практике.

Выбор числа с помощью специального генератора гораздо упрощает некоторые задачи в работе по написанию различных программ, однако для работы без ошибок необходимо ознакомиться со всеми тонкостями и нюансами данной системы. Ведь важно, чтобы программа подбирала поистине случайные числа, это даст еще большую результативность в вашей работе.

Источник

Урок №71. Генерация случайных чисел

Обновл. 15 Сен 2020 |

Возможность генерировать случайные числа очень полезна в некоторых видах программ, в частности, в играх, программах научного или статистического моделирования. Возьмем, к примеру, игры без рандомных (или «случайных») событий — монстры всегда будут атаковать вас одинаково, вы всегда будете находить одни и те же предметы/артефакты, макеты темниц и подземелий никогда не будут меняться и т.д. В общем, сюжет такой игры не очень интересен и вряд ли вы будете в нее долго играть.

Генератор псевдослучайных чисел

Так как же генерировать случайные числа? В реальной жизни мы часто бросаем монетку (орел/решка), кости или перетасовываем карты. Эти события включают в себя так много физических переменных (например, сила тяжести, трение, сопротивление воздуха и т.д.), что они становятся почти невозможными для прогнозирования/контроля и выдают результаты, которые во всех смыслах являются случайными.

Следовательно, компьютеры неспособны генерировать случайные числа. Вместо этого они могут имитировать случайность, что достигается с помощью генераторов псевдослучайных чисел.

Генератор псевдослучайных чисел (сокр. «ГПСЧ») — это программа, которая принимает стартовое/начальное значение и выполняет с ним определенные математические операции, чтобы конвертировать его в другое число, которое совсем не связано со стартовым. Затем программа использует новое сгенерированное значение и выполняет с ним те же математические операции, что и с начальным числом, чтобы конвертировать его в еще одно новое число — третье, которое не связано ни с первым, ни со вторым. Применяя этот алгоритм к последнему сгенерированному значению, программа может генерировать целый ряд новых чисел, которые будут казаться случайными (при условии, что алгоритм будет достаточно сложным).

На самом деле, написать простой ГПСЧ не так уж и сложно. Вот небольшая программа, которая генерирует 100 рандомных чисел:

Результат выполнения программы:

18256 4675 32406 6217 27484
975 28066 13525 25960 2907
12974 26465 13684 10471 19898
12269 23424 23667 16070 3705
22412 9727 1490 773 10648
1419 8926 3473 20900 31511
5610 11805 20400 1699 24310
25769 9148 10287 32258 12597
19912 24507 29454 5057 19924
11591 15898 3149 9184 4307
24358 6873 20460 2655 22066
16229 20984 6635 9022 31217
10756 16247 17994 19069 22544
31491 16214 12553 23580 19599
3682 11669 13864 13339 13166
16417 26164 12711 11898 26797
27712 17715 32646 10041 18508
28351 9874 31685 31320 11851
9118 26193 612 983 30378
26333 24688 28515 8118 32105

Каждое число кажется случайным по отношению к предыдущему. Главный недостаток этого алгоритма — его примитивность.

Функции srand() и rand()

Языки Cи и C++ имеют свои собственные встроенные генераторы случайных чисел. Они реализованы в 2-х отдельных функциях, которые находятся в заголовочном файле cstdlib:

Функция srand() устанавливает передаваемое пользователем значение в качестве стартового. srand() следует вызывать только один раз — в начале программы (обычно в верхней части функции main()).

Функция rand() генерирует следующее случайное число в последовательности. Оно будет находиться в диапазоне от 0 до RAND_MAX (константа в cstdlib, значением которой является 32767 ).

Вот пример программы, в которой используются обе эти функции:

Результат выполнения программы:

14867 24680 8872 25432 21865
17285 18997 10570 16397 30572
22339 31508 1553 124 779
6687 23563 5754 25989 16527
19808 10702 13777 28696 8131
18671 27093 8979 4088 31260
31016 5073 19422 23885 18222
3631 19884 10857 30853 32618
31867 24505 14240 14389 13829
13469 11442 5385 9644 9341
11470 189 3262 9731 25676
1366 24567 25223 110 24352
24135 459 7236 17918 1238
24041 29900 24830 1094 13193
10334 6192 6968 8791 1351
14521 31249 4533 11189 7971
5118 19884 1747 23543 309
28713 24884 1678 22142 27238
6261 12836 5618 17062 13342
14638 7427 23077 25546 21229

Стартовое число и последовательности в ГПСЧ

Если вы запустите вышеприведенную программу (генерация случайных чисел) несколько раз, то заметите, что в результатах всегда находятся одни и те же числа! Это означает, что, хотя каждое число в последовательности кажется случайным относительно предыдущего, вся последовательность не является случайной вообще! А это, в свою очередь, означает, что наша программа полностью предсказуема (одни и те же значения ввода приводят к одним и тем же значениям вывода). Бывают случаи, когда это может быть полезно или даже желательно (например, если вы хотите, чтобы научная симуляция повторялась, или вы пытаетесь исправить причины сбоя вашего генератора случайных подземелий в игре).

Но в большинстве случаев это не совсем то, что нам нужно. Если вы пишете игру типа Hi-Lo (где у пользователя есть 10 попыток угадать число, а компьютер говорит ему, насколько его предположения близки или далеки от реального числа), вы бы не хотели, чтобы программа выбирала одни и те же числа каждый раз. Поэтому давайте более подробно рассмотрим, почему это происходит и как это можно исправить.

Чтобы это исправить нам нужен способ выбрать стартовое число, которое не будет фиксированным значением. Первое, что приходит на ум — использовать рандомное число! Это хорошая мысль, но если нам нужно случайное число для генерации случайных чисел, то это какой-то замкнутый круг, вам не кажется? Оказывается, нам не обязательно использовать случайное стартовое число — нам просто нужно выбрать что-то, что будет меняться каждый раз при новом запуске программы. Затем мы сможем использовать наш ГПСЧ для генерации уникальной последовательности рандомных чисел исходя из уникального стартового числа.

Общепринятым решением является использование системных часов. Каждый раз, при запуске программы, время будет другое. Если мы будем использовать значение времени в качестве стартового числа, то наша программа всегда будет генерировать разную последовательность чисел при каждом новом запуске!

Вот вышеприведенная программа, но уже с использованием функции time() в качестве стартового числа:

Теперь наша программа будет генерировать разные последовательности случайных чисел! Попробуйте сами.

Генерация случайных чисел в заданном диапазоне

Вот небольшая функция, которая конвертирует результат функции rand() в нужный нам диапазон значений:

Какой ГПСЧ является хорошим?

Как мы уже говорили, генератор случайных чисел, который мы написали выше, не является очень хорошим. Сейчас рассмотрим почему.

Хороший ГПСЧ должен иметь ряд свойств:

Свойство №1: ГПСЧ должен генерировать каждое новое число с примерно одинаковой вероятностью. Это называется равномерностью распределения. Если некоторые числа генерируются чаще, чем другие, то результат программы, использующей ГПСЧ, будет предсказуем! Например, предположим, вы пытаетесь написать генератор случайных предметов для игры. Вы выбираете случайное число от 1 до 10, и, если результатом будет 10, игрок получит крутой предмет вместо среднего. Шансы должны быть 1 к 10. Но, если ваш ГПСЧ неравномерно генерирует числа, например, десятки генерируются чаще, чем должны, то ваши игроки будут получать более редкие предметы чаще, чем предполагалось, и сложность, и интерес к такой игре автоматически уменьшаются.

Создать ГПСЧ, который бы генерировал равномерные результаты — сложно, и это одна из главных причин, по которым ГПСЧ, который мы написали в начале этого урока, не является очень хорошим.

Свойство №3: ГПСЧ должен иметь хорошее диапазонное распределение чисел. Это означает, что маленькие, средние и большие числа должны возвращаться случайным образом. ГПСЧ, который возвращает все маленькие числа, а затем все большие — предсказуем и приведет к предсказуемым результатам.

Свойство №4: Период циклического повторения значений ГПСЧ должен быть максимально большим. Все ГПСЧ являются циклическими, т.е. в какой-то момент последовательность генерируемых чисел начнет повторяться. Как упоминалось ранее, ГПСЧ являются детерминированными, и с одним значением ввода мы получим одно и то же значение вывода. Подумайте, что произойдет, когда ГПСЧ сгенерирует число, которое уже ранее было сгенерировано. С этого момента начнется дублирование последовательности чисел между первым и последующим появлением этого числа. Длина этой последовательности называется периодом.

Например, вот представлены первые 100 чисел, сгенерированные ГПСЧ с плохой периодичностью:

112 9 130 97 64
31 152 119 86 53
20 141 108 75 42
9 130 97 64 31
152 119 86 53 20
141 108 75 42 9
130 97 64 31 152
119 86 53 20 141
108 75 42 9 130
97 64 31 152 119
86 53 20 141 108
75 42 9 130 97
64 31 152 119 86
53 20 141 108 75
42 9 130 97 64
31 152 119 86 53
20 141 108 75 42
9 130 97 64 31
152 119 86 53 20
141 108 75 42 9

Хороший ГПСЧ должен иметь длинный период для всех стартовых чисел. Разработка алгоритма, соответствующего этому требованию, может быть чрезвычайно сложной — большинство ГПСЧ имеют длинные периоды для одних начальных чисел и короткие для других. Если пользователь выбрал начальное число, которое имеет короткий период, то и результаты будут соответствующие.

Несмотря на сложность разработки алгоритмов, отвечающих всем этим критериям, в этой области было проведено большое количество исследований, так как разные ГПСЧ активно используются в важных отраслях науки.

Почему rand() является посредственным ГПСЧ?

Алгоритм, используемый для реализации rand(), может варьироваться в разных компиляторах, и, соответственно, результаты также могут быть разными. В большинстве реализаций rand() используется Линейный Конгруэнтный Метод (сокр. «ЛКМ»). Если вы посмотрите на первый пример в этом уроке, то заметите, что там, на самом деле, используется ЛКМ, хоть и с намеренно подобранными плохими константами.

Одним из основных недостатков функции rand() является то, что RAND_MAX обычно устанавливается как 32767 (15-битное значение). Это означает, что если вы захотите сгенерировать числа в более широком диапазоне (например, 32-битные целые числа), то функция rand() не подойдет. Кроме того, она не подойдет, если вы захотите сгенерировать случайные числа типа с плавающей запятой (например, между 0.0 и 1.0 ), что часто используется в статистическом моделировании. Наконец, функция rand() имеет относительно короткий период по сравнению с другими алгоритмами.

Тем не менее, этот алгоритм отлично подходит для изучения программирования и для программ, в которых высококлассный ГПСЧ не является необходимостью.

Для приложений, где требуется высококлассный ГПСЧ, рекомендуется использовать алгоритм Вихрь Мерсенна (англ. «Mersenne Twister»), который генерирует отличные результаты и относительно прост в использовании.

Отладка программ, использующих случайные числа

Программы, которые используют случайные числа, трудно отлаживать, так как при каждом запуске такой программы мы будем получать разные результаты. А чтобы успешно проводить отладку программ, нужно удостовериться, что наша программа выполняется одинаково при каждом её запуске. Таким образом, мы сможем быстро узнать расположение ошибки и изолировать этот участок кода.

Поэтому, проводя отладку программы, полезно использовать в качестве стартового числа (с использованием функции srand()) определенное значение (например, 0 ), которое вызовет ошибочное поведение программы. Это будет гарантией того, что наша программа каждый раз генерирует одни и те же результаты (что значительно облегчит процесс отладки). После того, как мы найдем и исправим ошибку, мы сможем снова использовать системные часы для генерации рандомных результатов.

Рандомные числа в C++11

В C++11 добавили тонну нового функционала для генерации случайных чисел, включая алгоритм Вихрь Мерсенна, а также разные виды генераторов случайных чисел (например, равномерные, генератор Poisson и пр.). Доступ к ним осуществляется через подключение заголовочного файла random. Вот пример генерации случайных чисел в C++11 с использованием Вихря Мерсенна:

Источник

Видео

Язык си с нуля | #22 Рандом в си(генератор случайных чисел).

Язык си с нуля | #22 Рандом в си(генератор случайных чисел).

rand. srand. rand задать диапазон. srand time null. Генератора случайных чисел. randomize. Урок #29.

rand. srand. rand задать диапазон. srand time null. Генератора случайных чисел. randomize. Урок #29.

Программирование на Си урок 40: Рандомные числа в СИ

Программирование на Си урок 40: Рандомные числа в СИ

Программирование на Си - Урок 14 - define, случайные числа

Программирование на Си - Урок 14 - define, случайные числа

C++. Получаем рандомное число

C++. Получаем рандомное число

Случайные числа. Функция rand и srand. Уроки программирования на С++ для начинающих.

Случайные числа. Функция rand и srand. Уроки программирования на С++ для начинающих.

Язык C++ с нуля | #19 Рандом в c++(генератор случайных чисел).

Язык C++ с нуля | #19 Рандом в c++(генератор случайных чисел).

Заполнить массив случайными числами. Генератор уникальных случайных чисел. rand. srand ДЗ #7

Заполнить массив случайными числами. Генератор уникальных случайных чисел. rand. srand  ДЗ #7

Программирование на Си нахождение max, min числа в массиве

Программирование на Си нахождение max, min числа в массиве

программирование C++ : генератор случайных чисел

программирование C++ : генератор случайных чисел
Поделиться или сохранить к себе:
Добавить комментарий

Нажимая на кнопку "Отправить комментарий", я даю согласие на обработку персональных данных, принимаю Политику конфиденциальности и условия Пользовательского соглашения.