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()

算法:

7可以用3位的序列表示

使用rand(5)随机地用0或1填充每一位。 例如:调用rand(5)和

如果结果是1或2，则用0填充位 如果结果是4或5，则用1填充位 如果结果是3，则忽略并重新执行(拒绝)

这样，我们可以用0/1随机填充3位，从而得到1-7中的数字。

编辑:这似乎是最简单和最有效的答案，所以这里有一些代码:

public static int random_7() {
    int returnValue = 0;
    while (returnValue == 0) {
        for (int i = 1; i <= 3; i++) {
            returnValue = (returnValue << 1) + random_5_output_2();
        }
    }
    return returnValue;
}

private static int random_5_output_2() {
    while (true) {
        int flip = random_5();

        if (flip < 3) {
            return 0;
        }
        else if (flip > 3) {
            return 1;
        }
    }
}

什么是简单的解决方案?(rand5() + rand5()) % 7 + 1 减少内存使用或在较慢的CPU上运行的有效解决方案是什么?是的，这是有效的，因为它只调用rand5()两次，空间复杂度为O(1)

考虑rand5()给出从1到5(包括)的随机数。 (1 + 1) % 7 + 1 = 3 (1 + 2) % 7 + 1 = 4 (1 + 3) % 7 + 1 = 5 (1 + 4) % 7 + 1 = 6 (1 + 5) % 7 + 1 = 7

(2 + 1) % 7 + 1 = 4 (2 + 2) % 7 + 1 = 5 (2 + 3) % 7 + 1 = 6 (2 + 4) % 7 + 1 = 7 (2 + 5) % 7 + 1 = 1 .

(5 + 1) % 7 + 1 = 7 (5 + 2) % 7 + 1 = 1 (5 + 3) % 7 + 1 = 2 (5 + 4) % 7 + 1 = 3 (5 + 5) % 7 + 1 = 4 .

等等

对于范围[1,5]到[1,7]，这相当于用一个5面骰子滚动一个7面骰子。

然而，如果不“浪费”随机性(或者在最坏的情况下永远运行)，就无法做到这一点，因为7的所有质因数(即7)都不能整除5。因此，最好的方法是使用拒绝抽样来获得任意接近于不“浪费”随机性的结果(例如，将多个5面骰子摇到5^n“足够接近”7的幂)。这个问题的解决方案已经在其他答案中给出了。

更一般地说，用p面骰子掷k面骰子的算法将不可避免地“浪费”随机性(并且在最坏的情况下永远运行)，除非“每个质数能除k也能除p”，根据B. Kloeckner的“用骰子模拟骰子”中的引理3。例如，举一个更实际的例子，p是2的幂，k是任意的。在这种情况下，这种“浪费”和无限的运行时间是不可避免的，除非k也是2的幂。

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;
}

int rand7()
{
    int zero_one_or_two = ( rand5() + rand5() - 1 ) % 3 ;
    return rand5() + zero_one_or_two ;
}