(我剽窃了亚当·罗森菲尔德的答案，使其运行速度提高了7%左右。)

假设rand5()返回分布相等的{0,1,2,3,4}中的一个，目标是返回分布相等的{0,1,2,3,4,5,6}。

int rand7() {
  i = 5 * rand5() + rand5();
  max = 25;
  //i is uniform among {0 ... max-1}
  while(i < max%7) {
    //i is uniform among {0 ... (max%7 - 1)}
    i *= 5;
    i += rand5(); //i is uniform {0 ... (((max%7)*5) - 1)}
    max %= 7;
    max *= 5; //once again, i is uniform among {0 ... max-1}
  }
  return(i%7);
}

我们在跟踪这个循环在变量max中所能产生的最大值。如果到目前为止的结果在max%7和max-1之间，那么结果将均匀分布在该范围内。如果不是，则使用余数，余数是0到max%7-1之间的随机数，然后再次调用rand()来生成一个新的数字和一个新的max。然后我们重新开始。

编辑:在这个方程中，期望调用rand5()的次数是x:

x =  2     * 21/25
   + 3     *  4/25 * 14/20
   + 4     *  4/25 *  6/20 * 28/30
   + 5     *  4/25 *  6/20 *  2/30 * 7/10
   + 6     *  4/25 *  6/20 *  2/30 * 3/10 * 14/15
   + (6+x) *  4/25 *  6/20 *  2/30 * 3/10 *  1/15
x = about 2.21 calls to rand5()

rand7() = (rand5()+rand5()+rand5()+rand5()+rand5()+rand5()+rand5())%7+1

编辑:这并不奏效。误差约为千分之二(假设是完美的rand5)。桶得到:

value   Count  Error%
1       11158  -0.0035
2       11144  -0.0214
3       11144  -0.0214
4       11158  -0.0035
5       11172  +0.0144
6       11177  +0.0208
7       11172  +0.0144

通过转换到的和

n   Error%
10  +/- 1e-3,
12  +/- 1e-4,
14  +/- 1e-5,
16  +/- 1e-6,
...
28  +/- 3e-11

似乎每增加2就增加一个数量级

BTW:上面的误差表不是通过采样产生的，而是通过以下递归关系产生的:

P [x,n]是给定n次调用rand5，输出=x可能发生的次数。

  p[1,1] ... p[5,1] = 1
  p[6,1] ... p[7,1] = 0

  p[1,n] = p[7,n-1] + p[6,n-1] + p[5,n-1] + p[4,n-1] + p[3,n-1]
  p[2,n] = p[1,n-1] + p[7,n-1] + p[6,n-1] + p[5,n-1] + p[4,n-1]
  p[3,n] = p[2,n-1] + p[1,n-1] + p[7,n-1] + p[6,n-1] + p[5,n-1]
  p[4,n] = p[3,n-1] + p[2,n-1] + p[1,n-1] + p[7,n-1] + p[6,n-1]
  p[5,n] = p[4,n-1] + p[3,n-1] + p[2,n-1] + p[1,n-1] + p[7,n-1]
  p[6,n] = p[5,n-1] + p[4,n-1] + p[3,n-1] + p[2,n-1] + p[1,n-1]
  p[7,n] = p[6,n-1] + p[5,n-1] + p[4,n-1] + p[3,n-1] + p[2,n-1]

这个解决方案受到了Rob McAfee的启发。 然而，它不需要循环，结果是一个均匀分布:

// Returns 1-5
var rnd5 = function(){
   return parseInt(Math.random() * 5, 10) + 1;
}
// Helper
var lastEdge = 0;
// Returns 1-7
var rnd7 = function () {
  var map = [
     [ 1, 2, 3, 4, 5 ],
     [ 6, 7, 1, 2, 3 ],
     [ 4, 5, 6, 7, 1 ],
     [ 2, 3, 4, 5, 6 ],
     [ 7, 0, 0, 0, 0 ]
  ];
  var result = map[rnd5() - 1][rnd5() - 1];
  if (result > 0) {
    return result;
  }
  lastEdge++;
  if (lastEdge > 7 ) {
    lastEdge = 1;
  }
  return lastEdge;
};

// Test the a uniform distribution
results = {}; for(i=0; i < 700000;i++) { var rand = rnd7(); results[rand] = results[rand] ? results[rand] + 1 : 1;} 
console.log(results)

结果:[1:99560,2:99932,3:100355,4:100262,5:99603,6:100062,7:100226]

js小提琴

int getOneToSeven(){
    int added = 0;
    for(int i = 1; i<=7; i++){
        added += getOneToFive();
    }
    return (added)%7+1;
}

int ans = 0;
while (ans == 0) 
{
     for (int i=0; i<3; i++) 
     {
          while ((r = rand5()) == 3){};
          ans += (r < 3) >> i
     }
}

这个表达式足以得到1 - 7之间的随机整数

int j = ( rand5()*2 + 4 ) % 7 + 1;