我首先想到的是这个。但我不知道它是否均匀分布。 在python中实现

进口随机 def rand5 (): 返回random.randint(1、5) def rand7 (): 返回((rand5() -1) * rand5()) %7)+1

假设rand(n)在这里表示“从0到n-1均匀分布的随机整数”，下面是使用Python的randint的代码示例，它具有这种效果。它只使用randint(5)和常量来产生randint(7)的效果。其实有点傻

from random import randint
sum = 7
while sum >= 7:
    first = randint(0,5)   
    toadd = 9999
    while toadd>1:
        toadd = randint(0,5)
    if toadd:
        sum = first+5
    else:
        sum = first

assert 7>sum>=0 
print sum

首先，我在1点上移动ramdom5() 6次，得到7个随机数。 其次，将7个数相加得到公和。 第三，除法的余数是7。 最后加1，得到从1到7的结果。 这个方法给出了在1到7的范围内获得数字的相等概率，除了1。1的概率略高。

public int random7(){
    Random random = new Random();
    //function (1 + random.nextInt(5)) is given
    int random1_5 = 1 + random.nextInt(5); // 1,2,3,4,5
    int random2_6 = 2 + random.nextInt(5); // 2,3,4,5,6
    int random3_7 = 3 + random.nextInt(5); // 3,4,5,6,7
    int random4_8 = 4 + random.nextInt(5); // 4,5,6,7,8
    int random5_9 = 5 + random.nextInt(5); // 5,6,7,8,9
    int random6_10 = 6 + random.nextInt(5); //6,7,8,9,10
    int random7_11 = 7 + random.nextInt(5); //7,8,9,10,11

    //sumOfRandoms is between 28 and 56
    int sumOfRandoms = random1_5 + random2_6 + random3_7 + 
                       random4_8 + random5_9 + random6_10 + random7_11;
    //result is number between 0 and 6, and
    //equals 0 if sumOfRandoms = 28 or 35 or 42 or 49 or 56 , 5 options
    //equals 1 if sumOfRandoms = 29 or 36 or 43 or 50, 4 options
    //equals 2 if sumOfRandoms = 30 or 37 or 44 or 51, 4 options
    //equals 3 if sumOfRandoms = 31 or 38 or 45 or 52, 4 options
    //equals 4 if sumOfRandoms = 32 or 39 or 46 or 53, 4 options
    //equals 5 if sumOfRandoms = 33 or 40 or 47 or 54, 4 options
    //equals 6 if sumOfRandoms = 34 or 41 or 48 or 55, 4 options
    //It means that the probabilities of getting numbers between 0 and 6 are almost equal.
    int result = sumOfRandoms % 7;
    //we should add 1 to move the interval [0,6] to the interval [1,7]
    return 1 + result;
}

这里允许作业题吗?

这个函数进行粗略的“以5为基数”的数学运算，生成0到6之间的数字。

function rnd7() {
    do {
        r1 = rnd5() - 1;
        do {
            r2=rnd5() - 1;
        } while (r2 > 1);
        result = r2 * 5 + r1;
    } while (result > 6);
    return result + 1;
}

这里似乎没有提到的另一个答案:

int rand7() {
  int r = 7 / 2;
  for (int i = 0; i < 28; i++)
    r = ((rand5() - 1) * 7 + r) / 5;
  return r + 1;
}

在每次迭代中，r是一个0到6之间的随机值。它被追加(以7为基数)到一个0到4(包括4)之间的随机值，结果除以5，得到一个0到6(包括6)范围内的新随机值。R开始时有很大的偏差(R = 3是非常有偏差的!)，但每次迭代都将偏差除以5。

这种方法不是完全均匀的;然而，偏差是微乎其微的。数量级为1/(2**64)这种方法的重要之处在于它具有恒定的执行时间(假设rand5()也具有恒定的执行时间)。理论上不需要担心一个不走运的调用可能永远迭代地选择坏值。

此外，还有一个讽刺的回答(有意无意，它已经被覆盖了):

1-5已经在1-7的范围内，因此下面是一个有效的实现:

int rand7() {
  return rand5();
}

问题没有要求均匀分布。

这个怎么样

rand5 () % + rand5 (2) + 2 (2) % + rand5 rand5 () (2) % + rand5 % + rand5 (2) 2

不确定这是均匀分布的。有什么建议吗?