给定一个函数,它产生的是1到5之间的随机整数,写一个函数,它产生的是1到7之间的随机整数。
当前回答
以下是我的回答:
static struct rand_buffer {
unsigned v, count;
} buf2, buf3;
void push (struct rand_buffer *buf, unsigned n, unsigned v)
{
buf->v = buf->v * n + v;
++buf->count;
}
#define PUSH(n, v) push (&buf##n, n, v)
int rand16 (void)
{
int v = buf2.v & 0xf;
buf2.v >>= 4;
buf2.count -= 4;
return v;
}
int rand9 (void)
{
int v = buf3.v % 9;
buf3.v /= 9;
buf3.count -= 2;
return v;
}
int rand7 (void)
{
if (buf3.count >= 2) {
int v = rand9 ();
if (v < 7)
return v % 7 + 1;
PUSH (2, v - 7);
}
for (;;) {
if (buf2.count >= 4) {
int v = rand16 ();
if (v < 14) {
PUSH (2, v / 7);
return v % 7 + 1;
}
PUSH (2, v - 14);
}
// Get a number between 0 & 25
int v = 5 * (rand5 () - 1) + rand5 () - 1;
if (v < 21) {
PUSH (3, v / 7);
return v % 7 + 1;
}
v -= 21;
PUSH (2, v & 1);
PUSH (2, v >> 1);
}
}
它比其他的稍微复杂一点,但我相信它最小化了对rand5的调用。与其他解决方案一样,它有小概率会循环很长时间。
其他回答
Python:有一个简单的两行答案,它使用空间代数和模量的组合。这不是直观的。我对它的解释令人困惑,但却是正确的。
知道5*7=35 7/5 = 1余数为2。如何保证余数之和始终为0?5*[7/5 = 1余数2]——> 35/5 = 7余数0
想象一下,我们有一条丝带,缠在一根周长为7的杆子上。丝带需要35个单位才能均匀地缠绕。随机选择7个色带片段len=[1…5]。忽略换行的有效长度与将rand5()转换为rand7()的方法相同。
import numpy as np
import pandas as pd
# display is a notebook function FYI
def rand5(): ## random uniform int [1...5]
return np.random.randint(1,6)
n_trials = 1000
samples = [rand5() for _ in range(n_trials)]
display(pd.Series(samples).value_counts(normalize=True))
# 4 0.2042
# 5 0.2041
# 2 0.2010
# 1 0.1981
# 3 0.1926
# dtype: float64
def rand7(): # magic algebra
x = sum(rand5() for _ in range(7))
return x%7 + 1
samples = [rand7() for _ in range(n_trials)]
display(pd.Series(samples).value_counts(normalize=False))
# 6 1475
# 2 1475
# 3 1456
# 1 1423
# 7 1419
# 4 1393
# 5 1359
# dtype: int64
df = pd.DataFrame([
pd.Series([rand7() for _ in range(n_trials)]).value_counts(normalize=True)
for _ in range(1000)
])
df.describe()
# 1 2 3 4 5 6 7
# count 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000
# mean 0.142885 0.142928 0.142523 0.142266 0.142704 0.143048 0.143646
# std 0.010807 0.011526 0.010966 0.011223 0.011052 0.010983 0.011153
# min 0.112000 0.108000 0.101000 0.110000 0.100000 0.109000 0.110000
# 25% 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.136000
# 50% 0.143000 0.142000 0.143000 0.142000 0.143000 0.142000 0.143000
# 75% 0.151000 0.151000 0.150000 0.150000 0.150000 0.150000 0.151000
# max 0.174000 0.181000 0.175000 0.178000 0.189000 0.176000 0.179000
假设rand给予所有位相同的权重,然后用上界进行掩码。
int i = rand(5) ^ (rand(5) & 2);
Rand(5)只能返回:1b, 10b, 11b, 100b, 101b。有时候你只需要考虑设置2位。
//返回0-5之间概率相等的随机数 函数rand5() { return Math.floor(Math.random() * 6); } //返回0-7之间概率相等的随机数 函数rand7() { If (rand5() % 2 == 0 && rand5() % 2 == 0) { 返回6 + rand5() % 2; }其他{ 返回rand5 (); } } console.log (rand7 ());
给定一个生成1到5rand5()范围内随机整数的函数,编写一个生成1到7rand7()范围内随机整数的函数
在我建议的解决方案中,我只调用rand5一次
真正的解决方案
float rand7()
{
return (rand5() * 7.0) / 5.0 ;
}
这里的分布是缩放的,所以它直接取决于rand5的分布
整数解
int rand7()
{
static int prev = 1;
int cur = rand5();
int r = cur * prev; // 1-25
float f = r / 4.0; // 0.25-6.25
f = f - 0.25; // 0-6
f = f + 1.0; // 1-7
prev = cur;
return (int)f;
}
这里的分布取决于rand7(i) ~ rand5(i) * rand5(i-1)
rand7(0) ~ rand5(0) * 1
function Rand7
put 200 into x
repeat while x > 118
put ((random(5)-1) * 25) + ((random(5)-1) * 5) + (random(5)-1) into x
end repeat
return (x mod 7) + 1
end Rand7
3次调用Rand5,平均125次中只重复6次。
把它想象成一个5x5x5的3D数组,一遍又一遍地填满1到7,还有6个空格。重新滚动空白。rand5调用在该数组中创建一个以5为基数的三位索引。
4D或更高的n维数组的重复次数会更少,但这意味着对rand5函数的更多调用将成为标准。你会在更高维度上得到递减的效率回报。在我看来,三个似乎是一个很好的折衷方案,但我还没有对它们进行测试。它是特定于rand5实现的。