我知道未初始化的局部变量是未定义的行为(UB),而且值可能有陷阱表示,这可能会影响进一步的操作,但有时我想使用随机数仅为视觉表示,而不会在程序的其他部分进一步使用它们,例如,在视觉效果中设置随机颜色的东西,例如:

void updateEffect(){
    for(int i=0;i<1000;i++){
        int r;
        int g;
        int b;
        star[i].setColor(r%255,g%255,b%255);
        bool isVisible;
        star[i].setVisible(isVisible);
    }
}

比那么快吗

void updateEffect(){
    for(int i=0;i<1000;i++){
        star[i].setColor(rand()%255,rand()%255,rand()%255);
        star[i].setVisible(rand()%2==0?true:false);
    }
}

也比其他随机数生成器快吗?


当前回答

不,太糟糕了。

使用未初始化变量的行为在C和c++中都是未定义的,而且这样的方案不太可能具有理想的统计属性。

如果你想要一个“快速而肮脏”的随机数生成器,那么rand()是你最好的选择。在它的实现中,它所做的只是一个乘法、一个加法和一个模数。

我所知道的最快的生成器需要你使用uint32_t作为伪随机变量I的类型,并使用

I = 1664525 * I + 1013904223

生成连续的值。你可以选择任何你喜欢的I的初始值(称为种子)。显然你可以内联编码。无符号类型的标准保证包装充当模数。(数字常数是由杰出的科学程序员Donald Knuth精心挑选的。)

其他回答

不,太糟糕了。

使用未初始化变量的行为在C和c++中都是未定义的,而且这样的方案不太可能具有理想的统计属性。

如果你想要一个“快速而肮脏”的随机数生成器,那么rand()是你最好的选择。在它的实现中,它所做的只是一个乘法、一个加法和一个模数。

我所知道的最快的生成器需要你使用uint32_t作为伪随机变量I的类型,并使用

I = 1664525 * I + 1013904223

生成连续的值。你可以选择任何你喜欢的I的初始值(称为种子)。显然你可以内联编码。无符号类型的标准保证包装充当模数。(数字常数是由杰出的科学程序员Donald Knuth精心挑选的。)

未定义的行为意味着编译器的作者可以自由地忽略这个问题,因为无论发生什么,程序员都没有权利抱怨。

理论上,当进入UB域时,任何事情都可能发生(包括守护进程从你鼻子上飞出去),通常意味着编译器作者不会关心,对于局部变量,其值将是当时堆栈内存中的任何值。

这也意味着内容通常是“奇怪的”,但是是固定的,或者是稍微随机的,或者是可变的,但是有一个清晰的模式(例如,在每次迭代中增加值)。

当然,你不能指望它是一个不错的随机生成器。

我喜欢你的思维方式。真的是跳出了框框。然而,这种权衡真的不值得。内存和运行时的权衡是一个问题,但运行时的未定义行为却不是。

知道自己使用如此“随机”的业务逻辑,一定会让您感到非常不安。我不会那么做的。

有很多很好的答案,但请允许我补充另一个并强调一点,在确定性计算机中,没有什么是随机的。对于伪rng生成的数字和堆栈上为C/ c++局部变量保留的内存区域中发现的看似“随机”的数字都是如此。

但是…这里有一个关键的区别。

由优秀的伪随机生成器生成的数字具有统计上与真正的随机抽取相似的属性。例如,分布是均匀的。循环长度很长:在循环重复之前,你可以得到数百万个随机数。序列不是自相关的:例如,如果你取第2个、第3个或第27个数字,或者查看生成的数字中的特定数字,你不会开始看到奇怪的模式出现。

相比之下,留在堆栈上的“随机”数字没有任何这些属性。它们的值和明显的随机性完全取决于程序的构造方式、编译方式以及编译器对程序的优化方式。举例来说,这是你的想法的一个变体,作为一个自包含的程序:

#include <stdio.h>

notrandom()
{
        int r, g, b;

        printf("R=%d, G=%d, B=%d", r&255, g&255, b&255);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
        int i;
        for (i = 0; i < 10; i++)
        {
                notrandom();
                printf("\n");
        }

        return 0;
}

当我在Linux机器上用GCC编译这段代码并运行它时,结果是相当不愉快的确定性:

R=0, G=19, B=0
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255

If you looked at the compiled code with a disassembler, you could reconstruct what was going on, in detail. The first call to notrandom() used an area of the stack that was not used by this program previously; who knows what was in there. But after that call to notrandom(), there is a call to printf() (which the GCC compiler actually optimizes to a call to putchar(), but never mind) and that overwrites the stack. So the next and subsequent times, when notrandom() is called, the stack will contain stale data from the execution of putchar(), and since putchar() is always called with the same arguments, this stale data will always be the same, too.

因此,这种行为绝对不是随机的,通过这种方式获得的数字也不具有编写良好的伪随机数生成器的任何理想属性。事实上,在大多数现实场景中,它们的值是重复的并且高度相关的。

事实上,和其他人一样,我也会认真考虑解雇那些试图把这个想法当作“高性能RNG”的人。

正如这里大多数人提到的未定义行为。未定义也意味着你可以得到一些有效的整数值(幸运的是),在这种情况下,这将更快(因为rand函数调用没有进行)。 但不要实际使用它。我相信这将会带来可怕的结果,因为运气并不总是伴随着你。