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
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。
其他回答
//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 ());
与Martin的答案相似,但却很少抛弃熵:
int rand7(void) {
static int m = 1;
static int r = 0;
for (;;) {
while (m <= INT_MAX / 5) {
r = r + m * (rand5() - 1);
m = m * 5;
}
int q = m / 7;
if (r < q * 7) {
int i = r % 7;
r = r / 7;
m = q;
return i + 1;
}
r = r - q * 7;
m = m - q * 7;
}
}
在这里,我们在0到m-1之间建立一个随机值,并尝试通过添加尽可能多的状态来最大化m,而不会溢出(INT_MAX是C中适合int的最大值,或者您可以将其替换为任何在您的语言和体系结构中有意义的大值)。
然后;如果r落在能被7整除的最大可能区间内,那么它包含一个可行的结果,我们可以将这个区间除以7,取余数作为我们的结果,并将剩余的值返回到熵池。否则r在另一个不均匀的区间内我们就必须抛弃这个不拟合区间重新启动熵池。
与这里的流行答案相比,它调用rand5()的频率平均减少了一半。
为了提高性能,可以将除法分解为琐碎的比特旋转和lut。
为什么不除以5再乘以7,然后四舍五入呢?(当然,你必须使用浮点数no.)
它比其他解决方案更简单、更可靠(真的吗?)例如,在Python中:
def ranndomNo7():
import random
rand5 = random.randint(4) # Produces range: [0, 4]
rand7 = int(rand5 / 5 * 7) # /5, *7, +0.5 and floor()
return rand7
这不是很容易吗?
int rand7()
{
return ( rand5() + (rand5()%3) );
}
rand5() -返回1-5之间的值 rand5()%3 -返回0-2之间的值 所以,当加起来时,总价值将在1-7之间
该算法将rand5的调用次数减少到理论最小值7/5。通过产生接下来的5个rand7数字来调用它7次。
没有任何随机位的拒绝,也不可能一直等待结果。
#!/usr/bin/env ruby
# random integer from 1 to 5
def rand5
STDERR.putc '.'
1 + rand( 5 )
end
@bucket = 0
@bucket_size = 0
# random integer from 1 to 7
def rand7
if @bucket_size == 0
@bucket = 7.times.collect{ |d| rand5 * 5**d }.reduce( &:+ )
@bucket_size = 5
end
next_rand7 = @bucket%7 + 1
@bucket /= 7
@bucket_size -= 1
return next_rand7
end
35.times.each{ putc rand7.to_s }