我无法理解这个,哪个更随机?

rand()

OR:

rand() * rand()

我发现这是一个真正的脑筋急转弯,你能帮我吗?


编辑:

直觉上,我知道数学上的答案是它们是同样随机的,但我不禁想,如果你在将两者相乘时“运行随机数算法”两次,你会创建比只做一次更随机的东西。


当前回答

关于“随机性”的一些事情是反直觉的。

假设rand()的平面分布,下面将得到非平面分布:

高偏差:sqrt(rand(范围^2))中间偏差峰值:(rand(range)+rand(range))/2低:偏差:范围-sqrt(rand(范围^2))

有很多其他方法可以创建特定的偏置曲线。我对rand()*rand(()做了一个快速测试,它得到了一个非常非线性的分布。

其他回答

正如其他人已经指出的那样,这个问题很难回答,因为我们每个人的大脑中都有自己的随机性图景。

这就是为什么,我强烈建议您花一些时间阅读本网站,以更好地了解随机性:

http://www.random.org/

回到真正的问题。在这个术语中没有或多或少的随机性:

两者都只是随机出现的!

在这两种情况下-仅rand()或rand(*rand)-情况相同:在几十亿个数字之后,序列将重复(!)。对观察者来说,它似乎是随机的,因为他不知道整个序列,但计算机没有真正的随机源,所以他也不能产生随机性。

天气是随机的吗?我们没有足够的传感器或知识来确定天气是否随机。

强制性的xkcd。。。

我们可以通过使用Kolmogorov复杂性如果数字序列不能被压缩,那么它是我们在这个长度上可以达到的最随机的。。。我知道这种测量更多的是理论上的选择。。。

事实上,仔细想想rand()*rand(()比rand(。原因如下。

基本上,奇数和偶数的数量相同。假设0.04325是奇数,像0.388是偶数,0.4是偶数,0.15是奇数,

这意味着rand()有相等的机会成为偶数或奇数小数。

另一方面,rand()*rand(()的几率有点不同。让我们说:

double a = rand();
double b = rand();
double c = a * b;

a和b都有50%的几率是偶数或奇数。知道这一点

偶数*偶数=偶数偶数*奇数=偶数奇数*奇数=奇数奇数*偶数=偶数

这意味着c有75%的几率是偶数,而只有25%的几率是奇数,这使得rand()*rand(()的值比rand)更可预测,因此随机性更小。

很容易证明两个随机数之和不一定是随机的。假设你有一个6面骰子。每个数字有1/6的机会出现。现在假设你有2个骰子,并将结果相加。这些总数的分布不是1/12。为什么?因为某些数字比其他数字更多。它们有多个分区。例如,数字2仅是1+1的和,但7可以由3+4、4+3或5+2等组成,因此它出现的机会更大。

因此,在本例中,对随机函数应用变换(在这种情况下为加法)不会使其更随机,或必然保持随机性。在上述骰子的情况下,分布偏向于7,因此随机性较小。