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
为什么不简单一点呢?
int random7() {
return random5() + (random5() % 3);
}
由于取模,在这个解中得到1和7的几率较低,然而,如果你只是想要一个快速和可读的解,这是一种方法。
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;
}
以下是我的发现:
Random5产生1~5的范围,随机分布 如果我们运行3次并将它们加在一起,我们将得到3~15个随机分布的范围 在3~15范围内执行算术 (3~15) - 1 = (2~14) (2~14)/2 = (1~7)
然后我们得到1~7的范围,这是我们正在寻找的Random7。
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?
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;
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