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
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 }
其他回答
下面是一个利用c++ 11特性的答案
#include <functional>
#include <iostream>
#include <ostream>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
unsigned long seed = rd();
std::cout << "seed = " << seed << std::endl;
std::mt19937 engine(seed);
std::uniform_int_distribution<> dist(1, 5);
auto rand5 = std::bind(dist, engine);
const int n = 20;
for (int i = 0; i != n; ++i)
{
std::cout << rand5() << " ";
}
std::cout << std::endl;
// Use a lambda expression to define rand7
auto rand7 = [&rand5]()->int
{
for (int result = 0; ; result = 0)
{
// Take advantage of the fact that
// 5**6 = 15625 = 15624 + 1 = 7 * (2232) + 1.
// So we only have to discard one out of every 15625 numbers generated.
// Generate a 6-digit number in base 5
for (int i = 0; i != 6; ++i)
{
result = 5 * result + (rand5() - 1);
}
// result is in the range [0, 15625)
if (result == 15625 - 1)
{
// Discard this number
continue;
}
// We now know that result is in the range [0, 15624), a range that can
// be divided evenly into 7 buckets guaranteeing uniformity
result /= 2232;
return 1 + result;
}
};
for (int i = 0; i != n; ++i)
{
std::cout << rand7() << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
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
从一个扩大浮动范围的链接来到这里。这个更有趣。而不是我是如何得出结论的,我突然想到,对于一个给定的随机整数生成函数f,以“基数”b(在这种情况下是4,我会告诉为什么),它可以展开如下:
(b^0 * f() + b^1 * f() + b^2 * f() .... b^p * f()) / (b^(p+1) - 1) * (b-1)
这将把随机生成器转换为FLOAT生成器。我将在这里定义2个参数b和p。虽然这里的“基数”是4,但b实际上可以是任何东西,它也可以是无理数等p,我称之为精度是你想要的浮点生成器的良好粒度的程度。可以把这看作是对rand7的每次调用对rand5的调用数。
但我意识到,如果你把b设为底数+1(在这种情况下是4+1 = 5),这是一个最佳点,你会得到均匀的分布。首先摆脱这个1-5生成器,它实际上是rand4() + 1:
function rand4(){
return Math.random() * 5 | 0;
}
为了达到这个目的,你可以用rand5()-1替换rand4
接下来是将rand4从整数生成器转换为浮点生成器
function toFloat(f,b,p){
b = b || 2;
p = p || 3;
return (Array.apply(null,Array(p))
.map(function(d,i){return f()})
.map(function(d,i){return Math.pow(b,i)*d})
.reduce(function(ac,d,i){return ac += d;}))
/
(
(Math.pow(b,p) - 1)
/(b-1)
)
}
这将把我写的第一个函数应用到一个给定的rand函数。试一试:
toFloat(rand4) //1.4285714285714286 base = 2, precision = 3
toFloat(rand4,3,4) //0.75 base = 3, precision = 4
toFloat(rand4,4,5) //3.7507331378299122 base = 4, precision = 5
toFloat(rand4,5,6) //0.2012288786482335 base = 5, precision =6
...
现在,您可以将这个浮动范围(0-4 include)转换为任何其他浮动范围,然后将其降级为整数。这里我们的底是4,因为我们处理的是rand4,因此b=5的值会给你一个均匀分布。当b增长超过4时,你将开始在分布中引入周期性间隙。我测试了从2到8的b值,每个值都有3000分,并与原生数学进行了比较。随机的javascript,在我看来甚至比本机本身更好:
http://jsfiddle.net/ibowankenobi/r57v432t/
对于上面的链接,单击分布顶部的“bin”按钮以减小分箱大小。最后一个图表是原生数学。随机的,第四个d=5是均匀的。
在你得到浮动范围后,要么与7相乘并抛出小数部分,要么与7相乘,减去0.5并四舍五入:
((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) | 0) + 1 ---> occasionally you'll get 8 with 1/4^6 probability.
Math.round((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) - 0.5) + 1 --> between 1 and 7
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?
这个解决方案不浪费任何熵,并给出了范围内第一个可用的真正随机数。随着每一次迭代,得不到答案的概率可证明地降低了。在N次迭代中得到答案的概率是0到max (5^N)之间的随机数小于该范围内7的最大倍数(max-max%7)的概率。必须迭代至少两次。但这对所有解都是成立的。
int random7() {
range = 1;
remainder = 0;
while (1) {
remainder = remainder * 5 + random5() - 1;
range = range * 5;
limit = range - (range % 7);
if (remainder < limit) return (remainder % 7) + 1;
remainder = remainder % 7;
range = range % 7;
}
}
数值上等价于:
r5=5;
num=random5()-1;
while (1) {
num=num*5+random5()-1;
r5=r5*5;
r7=r5-r5%7;
if (num<r7) return num%7+1;
}
第一个代码以模形式计算。第二个代码只是简单的数学。或者我在某个地方犯了错误。: -)