这里有很多解决方案没有产生均匀分布，许多评论指出了这一点，但这个问题并没有把它作为一个要求。最简单的解决方案是:

int rand_7() { return rand_5(); }

1 - 5范围内的随机整数显然在1 - 7范围内。从技术上讲，最简单的解决方法是返回一个常数，但那太琐碎了。

然而，我认为rand_5函数的存在是一个转移注意力的问题。假设问题是“生成一个均匀分布的伪随机数生成器，输出范围为1 - 7”。这是一个简单的问题(技术上不简单，但已经解决了，所以您可以查阅它)。

另一方面，如果问题被解释为你实际上有一个真正的随机数生成器，用于范围为1 - 5的整数(而不是伪随机)，那么解决方案是:

1) examine the rand_5 function
2) understand how it works
3) profit

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:)

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?)

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;
}

简单的解决方案已经被很好地覆盖了:为一个random7结果取两个random5样本，如果结果超出了产生均匀分布的范围，就重新做一次。如果你的目标是减少对random5的调用次数，这是非常浪费的——对于每个random7输出，对random5的平均调用次数是2.38，而不是2，这是由于丢弃样本的数量。

你可以通过使用更多的random5输入一次生成多个random7输出来做得更好。对于使用31位整数计算的结果，最优结果是使用12次调用random5生成9个random7输出，平均每个输出调用1.34次。它是高效的，因为244140625个结果中只有2018983个需要废弃，或者不到1%。

Python演示:

def random5():
    return random.randint(1, 5)

def random7gen(n):
    count = 0
    while n > 0:
        samples = 6 * 7**9
        while samples >= 6 * 7**9:
            samples = 0
            for i in range(12):
                samples = samples * 5 + random5() - 1
                count += 1
        samples //= 6
        for outputs in range(9):
            yield samples % 7 + 1, count
            samples //= 7
            count = 0
            n -= 1
            if n == 0: break

>>> from collections import Counter
>>> Counter(x for x,i in random7gen(10000000))
Counter({2: 1430293, 4: 1429298, 1: 1428832, 7: 1428571, 3: 1428204, 5: 1428134, 6: 1426668})
>>> sum(i for x,i in random7gen(10000000)) / 10000000.0
1.344606

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。