只需要缩放第一个函数的输出

0) you have a number in range 1-5
1) subtract 1 to make it in range 0-4
2) multiply by (7-1)/(5-1) to make it in range 0-6
3) add 1 to increment the range: Now your result is in between 1-7

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

int getOneToSeven(){
    int added = 0;
    for(int i = 1; i<=7; i++){
        added += getOneToFive();
    }
    return (added)%7+1;
}

上面引用了一些优雅的算法，但这里有一种方法可以接近它，尽管它可能是迂回的。我假设的值是从0开始的。

R2 =给出小于2的随机数生成器(样本空间= {0,1}) R8 =给出小于8的随机数生成器(样本空间= {0,1,2,3,4,5,6,7})

为了从R2生成R8，您将运行R2三次，并将所有3次运行的组合结果作为3位二进制数使用。下面是R2运行三次时的值范围:

0, 0, 0 --> 0 . . 1, 1, 1 --> 7

现在要从R8生成R7，我们只需再次运行R7，如果它返回7:

int R7() {
  do {
    x = R8();
  } while (x > 6)
  return x;
}

迂回的解决方案是从R5生成R2(就像我们从R8生成R7一样)，然后从R2生成R8，然后从R8生成R7。

这个表达式足以得到1 - 7之间的随机整数

int j = ( rand5()*2 + 4 ) % 7 + 1;

因为1/7是一个以5为底的无限小数，所以没有(完全正确的)解可以在常数时间内运行。一个简单的解决方案是使用拒绝抽样，例如:

int i;
do
{
  i = 5 * (rand5() - 1) + rand5();  // i is now uniformly random between 1 and 25
} while(i > 21);
// i is now uniformly random between 1 and 21
return i % 7 + 1;  // result is now uniformly random between 1 and 7

这个循环的预期运行时间为25/21 = 1.19次迭代，但是永远循环的概率非常小。