就是这样，均匀分布，零rand5调用。

def rand7:
    seed += 1
    if seed >= 7:
        seed = 0
    yield seed

需要事先播种。

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?

对于0-7的值，你有以下内容:

0 000
1 001
2 010
3 011
4 100
5 101
6 110
7 111

从左到右，Rand5()有p(1) ={2/ 5,2 / 5,3 /5}。因此，如果我们补这些概率分布(~Rand5())，我们应该能够使用它来生成我们的数字。我稍后会给出解决方案。有人有什么想法吗?

R

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

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。: -)

//返回0-5之间概率相等的随机数 函数rand5() { return Math.floor(Math.random() * 6); ｝ //返回0-7之间概率相等的随机数 函数rand7() { If (rand5() % 2 == 0 && rand5() % 2 == 0) { 返回6 + rand5() % 2; }其他{ 返回rand5 (); ｝ ｝ console.log (rand7 ());