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
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?)
其他回答
从一个扩大浮动范围的链接来到这里。这个更有趣。而不是我是如何得出结论的,我突然想到,对于一个给定的随机整数生成函数f,以“基数”b(在这种情况下是4,我会告诉为什么),它可以展开如下:
(b^0 * f() + b^1 * f() + b^2 * f() .... b^p * f()) / (b^(p+1) - 1) * (b-1)
这将把随机生成器转换为FLOAT生成器。我将在这里定义2个参数b和p。虽然这里的“基数”是4,但b实际上可以是任何东西,它也可以是无理数等p,我称之为精度是你想要的浮点生成器的良好粒度的程度。可以把这看作是对rand7的每次调用对rand5的调用数。
但我意识到,如果你把b设为底数+1(在这种情况下是4+1 = 5),这是一个最佳点,你会得到均匀的分布。首先摆脱这个1-5生成器,它实际上是rand4() + 1:
function rand4(){
return Math.random() * 5 | 0;
}
为了达到这个目的,你可以用rand5()-1替换rand4
接下来是将rand4从整数生成器转换为浮点生成器
function toFloat(f,b,p){
b = b || 2;
p = p || 3;
return (Array.apply(null,Array(p))
.map(function(d,i){return f()})
.map(function(d,i){return Math.pow(b,i)*d})
.reduce(function(ac,d,i){return ac += d;}))
/
(
(Math.pow(b,p) - 1)
/(b-1)
)
}
这将把我写的第一个函数应用到一个给定的rand函数。试一试:
toFloat(rand4) //1.4285714285714286 base = 2, precision = 3
toFloat(rand4,3,4) //0.75 base = 3, precision = 4
toFloat(rand4,4,5) //3.7507331378299122 base = 4, precision = 5
toFloat(rand4,5,6) //0.2012288786482335 base = 5, precision =6
...
现在,您可以将这个浮动范围(0-4 include)转换为任何其他浮动范围,然后将其降级为整数。这里我们的底是4,因为我们处理的是rand4,因此b=5的值会给你一个均匀分布。当b增长超过4时,你将开始在分布中引入周期性间隙。我测试了从2到8的b值,每个值都有3000分,并与原生数学进行了比较。随机的javascript,在我看来甚至比本机本身更好:
http://jsfiddle.net/ibowankenobi/r57v432t/
对于上面的链接,单击分布顶部的“bin”按钮以减小分箱大小。最后一个图表是原生数学。随机的,第四个d=5是均匀的。
在你得到浮动范围后,要么与7相乘并抛出小数部分,要么与7相乘,减去0.5并四舍五入:
((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) | 0) + 1 ---> occasionally you'll get 8 with 1/4^6 probability.
Math.round((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) - 0.5) + 1 --> between 1 and 7
rand25() =5*(rand5()-1) + rand5()
rand7() {
while(true) {
int r = rand25();
if (r < 21) return r%3;
}
}
为什么这样做:循环永远运行的概率是0。
我想到了一个解决这个问题的有趣方法,想和大家分享一下。
function rand7() {
var returnVal = 4;
for (var n=0; n<3; n++) {
var rand = rand5();
if (rand==1||rand==2){
returnVal+=1;
}
else if (rand==3||rand==4) {
returnVal-=1;
}
}
return returnVal;
}
我构建了一个测试函数,循环rand7() 10,000次,将所有返回值相加,然后除以10,000。如果rand7()工作正常,我们计算的平均值应该是4 -例如,(1+2+3+4+5+6+7 / 7)= 4。在做了多次测试后,平均值确实是4:)
我觉得你们都想多了。难道这个简单的解决方案行不通吗?
int rand7(void)
{
static int startpos = 0;
startpos = (startpos+5) % (5*7);
return (((startpos + rand5()-1)%7)+1);
}
Python:有一个简单的两行答案,它使用空间代数和模量的组合。这不是直观的。我对它的解释令人困惑,但却是正确的。
知道5*7=35 7/5 = 1余数为2。如何保证余数之和始终为0?5*[7/5 = 1余数2]——> 35/5 = 7余数0
想象一下,我们有一条丝带,缠在一根周长为7的杆子上。丝带需要35个单位才能均匀地缠绕。随机选择7个色带片段len=[1…5]。忽略换行的有效长度与将rand5()转换为rand7()的方法相同。
import numpy as np
import pandas as pd
# display is a notebook function FYI
def rand5(): ## random uniform int [1...5]
return np.random.randint(1,6)
n_trials = 1000
samples = [rand5() for _ in range(n_trials)]
display(pd.Series(samples).value_counts(normalize=True))
# 4 0.2042
# 5 0.2041
# 2 0.2010
# 1 0.1981
# 3 0.1926
# dtype: float64
def rand7(): # magic algebra
x = sum(rand5() for _ in range(7))
return x%7 + 1
samples = [rand7() for _ in range(n_trials)]
display(pd.Series(samples).value_counts(normalize=False))
# 6 1475
# 2 1475
# 3 1456
# 1 1423
# 7 1419
# 4 1393
# 5 1359
# dtype: int64
df = pd.DataFrame([
pd.Series([rand7() for _ in range(n_trials)]).value_counts(normalize=True)
for _ in range(1000)
])
df.describe()
# 1 2 3 4 5 6 7
# count 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000 1000.000000
# mean 0.142885 0.142928 0.142523 0.142266 0.142704 0.143048 0.143646
# std 0.010807 0.011526 0.010966 0.011223 0.011052 0.010983 0.011153
# min 0.112000 0.108000 0.101000 0.110000 0.100000 0.109000 0.110000
# 25% 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.135000 0.136000
# 50% 0.143000 0.142000 0.143000 0.142000 0.143000 0.142000 0.143000
# 75% 0.151000 0.151000 0.150000 0.150000 0.150000 0.150000 0.151000
# max 0.174000 0.181000 0.175000 0.178000 0.189000 0.176000 0.179000