这是我想到的答案，但这些复杂的答案让我认为这是完全错误的/:))

import random

def rand5():
    return float(random.randint(0,5))

def rand7():
    random_val = rand5()
    return float(random.randint((random_val-random_val),7))

print rand7()

产生近似均匀分布的常数时间解。诀窍是625恰好能被7整除当你增加到这个范围时，你可以得到均匀的分布。

编辑:我的错，我算错了，但我不会把它拉下来，以防有人觉得它有用/有趣。毕竟它确实有效……：）

int rand5()
{
    return (rand() % 5) + 1;
}

int rand25()
{ 
    return (5 * (rand5() - 1) + rand5());
}

int rand625()
{
    return (25 * (rand25() - 1) + rand25());
}

int rand7()
{
    return ((625 * (rand625() - 1) + rand625()) - 1) % 7 + 1;
}

这类似于@RobMcAfee，除了我使用魔术数字而不是2维数组。

int rand7() {
    int m = 1203068;
    int r = (m >> (rand5() - 1) * 5 + rand5() - 1) & 7;

    return (r > 0) ? r : rand7();
}

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

面对这么复杂的答案，我觉得自己很蠢。

为什么不能:

int random1_to_7()
{
  return (random1_to_5() * 7) / 5;  
}

?

简单高效:

int rand7 ( void )
{
    return 4; // this number has been calculated using
              // rand5() and is in the range 1..7
}

(灵感来自你最喜欢的“程序员”卡通?)