Заполняемый генератор случайных чисел JavaScript
https://stackoverflow.com/questions/424292
-
05-07-2019 - |
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
RussianВопрос
JavaScript - файл Math.random() функция возвращает случайное значение от 0 до 1, автоматически заполняемое в зависимости от текущего времени (по-моему, аналогично Java).Тем не менее, я не думаю, что есть какой-либо способ создать для этого свое собственное семя.
Как я могу создать генератор случайных чисел, для которого я могу предоставить свое собственное начальное значение, чтобы он выдавал повторяющуюся последовательность (псевдо) случайных чисел?
Решение
Одним из вариантов является http://davidbau.com/seedrandom , который представляет собой основанный на RC4 Math.random на основе RC4. () замена вставки с хорошими свойствами.
Другие советы
если вам не нужна возможность посева, просто используйте Math.random() и создайте вспомогательные функции вокруг него (например. randRange(start, end)).
Я не уверен, какой RNG вы используете, но лучше знать и документировать это, чтобы вы были в курсе его характеристик и ограничений.
Как сказал Старки, Mersenne Twister - хороший PRNG, но его нелегко реализовать.Если вы хотите сделать это сами, попробуйте внедрить LCG - это очень просто, обладает приличными качествами случайности (не такими хорошими, как Mersenne Twister), и вы можете использовать некоторые популярные константы.
function RNG(seed) {
// LCG using GCC's constants
this.m = 0x80000000; // 2**31;
this.a = 1103515245;
this.c = 12345;
this.state = seed ? seed : Math.floor(Math.random() * (this.m - 1));
}
RNG.prototype.nextInt = function() {
this.state = (this.a * this.state + this.c) % this.m;
return this.state;
}
RNG.prototype.nextFloat = function() {
// returns in range [0,1]
return this.nextInt() / (this.m - 1);
}
RNG.prototype.nextRange = function(start, end) {
// returns in range [start, end): including start, excluding end
// can't modulu nextInt because of weak randomness in lower bits
var rangeSize = end - start;
var randomUnder1 = this.nextInt() / this.m;
return start + Math.floor(randomUnder1 * rangeSize);
}
RNG.prototype.choice = function(array) {
return array[this.nextRange(0, array.length)];
}
var rng = new RNG(20);
for (var i = 0; i < 10; i++)
console.log(rng.nextRange(10, 50));
var digits = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'];
for (var i = 0; i < 10; i++)
console.log(rng.choice(digits)); Если вы хотите иметь возможность указывать начальное число, вам просто нужно заменить вызовы getSeconds () и getMinutes () . Вы можете передать int и использовать половину его mod 60 для значения секунд, а другую половину по модулю 60, чтобы дать вам другую часть.
Как говорится, этот метод выглядит как мусор. Делать правильные генерации случайных чисел очень сложно. Очевидная проблема заключается в том, что начальное число случайных чисел основано на секундах и минутах. Чтобы угадать начальное число и воссоздать ваш поток случайных чисел, требуется всего лишь 3600 различных комбинаций секунд и минут. Это также означает, что есть только 3600 различных возможных семян. Это исправимо, но я бы с самого начала с подозрением отнесся к этому ГСЧ.
Если вы хотите использовать более качественную ГСЧ, попробуйте Mersenne Twister . Это хорошо протестированный и достаточно надежный ГСЧ с огромной орбитой и отличной производительностью.
РЕДАКТИРОВАТЬ: я действительно должен быть прав и относиться к этому как генератор псевдослучайных чисел или PRNG.
" Любой, кто использует арифметические методы для получения случайных чисел, находится в состоянии греха. "
& NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; --- Джон фон Нейман
Я использую порт JavaScript Mersenne Twister: https://gist.github.com/300494 Это позволяет вам установить семена вручную. Кроме того, как упоминалось в других ответах, Mersenne Twister - действительно хороший PRNG.
Код, который вы перечислили, выглядит как Лемер РНГ . В этом случае 2147483647 является наибольшим 32-разрядным целым числом со знаком, 2147483647 является наибольшим 32-разрядным простым числом, а 48271 является множитель полного периода, который используется для генерации чисел.
Если это так, вы можете изменить RandomNumberGenerator , чтобы получить дополнительный параметр seed , а затем установить для this.seed значение семя ; но вы должны быть осторожны, чтобы убедиться, что начальное число приведет к хорошему распределению случайных чисел (Лемер может показаться странным) - но большинство начальных значений будет в порядке.
Ниже приведен PRNG, который может быть заполнен пользовательским семенем.Зовущий SeedRandom вернет функцию генератора случайных чисел. SeedRandom может быть вызвана без аргументов, чтобы заполнить возвращаемую случайную функцию текущим временем, или она может быть вызвана с 1 или 2 неотрицательными переменными в качестве аргументов, чтобы заполнить ее этими целыми числами.Из-за точности с плавающей запятой, заполнение только 1 значением позволит запустить генератор только в одно из 2 ^ 53 различных состояний.
Возвращаемая функция генератора случайных чисел принимает 1 целочисленный аргумент с именем limit, ограничение должно быть в диапазоне от 1 до 4294965886, функция вернет число в диапазоне от 0 до limit-1.
function SeedRandom(state1,state2){
var mod1=4294967087
var mul1=65539
var mod2=4294965887
var mul2=65537
if(typeof state1!="number"){
state1=+new Date()
}
if(typeof state2!="number"){
state2=state1
}
state1=state1%(mod1-1)+1
state2=state2%(mod2-1)+1
function random(limit){
state1=(state1*mul1)%mod1
state2=(state2*mul2)%mod2
if(state1<limit && state2<limit && state1<mod1%limit && state2<mod2%limit){
return random(limit)
}
return (state1+state2)%limit
}
return random
}
Пример использования:
var generator1=SeedRandom() //Seed with current time
var randomVariable=generator1(7) //Generate one of the numbers [0,1,2,3,4,5,6]
var generator2=SeedRandom(42) //Seed with a specific seed
var fixedVariable=generator2(7) //First value of this generator will always be
//1 because of the specific seed.
Этот генератор обладает следующими свойствами:
- Он имеет приблизительно 2 ^ 64 различных возможных внутренних состояния.
- Он имеет период примерно 2 ^ 63, намного больше, чем кому-либо когда-либо реально понадобится в программе JavaScript.
- В связи с
modпоскольку значения являются простыми, в выходных данных нет простого шаблона, независимо от выбранного предела.Это не похоже на некоторые более простые PRNG, которые демонстрируют некоторые довольно систематические закономерности. - Он отбрасывает некоторые результаты, чтобы получить идеальное распределение, независимо от предела.
- Это относительно медленно, выполняется около 10 000 000 раз в секунду на моей машине.
Если вы программируете на Typescript, я адаптировал реализацию Mersenne Twister, приведенную в ответе Кристофа Хенкельмана на этот поток, как класс машинописного текста:
/**
* copied almost directly from Mersenne Twister implementation found in https://gist.github.com/banksean/300494
* all rights reserved to him.
*/
export class Random {
static N = 624;
static M = 397;
static MATRIX_A = 0x9908b0df;
/* constant vector a */
static UPPER_MASK = 0x80000000;
/* most significant w-r bits */
static LOWER_MASK = 0x7fffffff;
/* least significant r bits */
mt = new Array(Random.N);
/* the array for the state vector */
mti = Random.N + 1;
/* mti==N+1 means mt[N] is not initialized */
constructor(seed:number = null) {
if (seed == null) {
seed = new Date().getTime();
}
this.init_genrand(seed);
}
private init_genrand(s:number) {
this.mt[0] = s >>> 0;
for (this.mti = 1; this.mti < Random.N; this.mti++) {
var s = this.mt[this.mti - 1] ^ (this.mt[this.mti - 1] >>> 30);
this.mt[this.mti] = (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1812433253) << 16) + (s & 0x0000ffff) * 1812433253)
+ this.mti;
/* See Knuth TAOCP Vol2. 3rd Ed. P.106 for multiplier. */
/* In the previous versions, MSBs of the seed affect */
/* only MSBs of the array mt[]. */
/* 2002/01/09 modified by Makoto Matsumoto */
this.mt[this.mti] >>>= 0;
/* for >32 bit machines */
}
}
/**
* generates a random number on [0,0xffffffff]-interval
* @private
*/
private _nextInt32():number {
var y:number;
var mag01 = new Array(0x0, Random.MATRIX_A);
/* mag01[x] = x * MATRIX_A for x=0,1 */
if (this.mti >= Random.N) { /* generate N words at one time */
var kk:number;
if (this.mti == Random.N + 1) /* if init_genrand() has not been called, */
this.init_genrand(5489);
/* a default initial seed is used */
for (kk = 0; kk < Random.N - Random.M; kk++) {
y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK);
this.mt[kk] = this.mt[kk + Random.M] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
}
for (; kk < Random.N - 1; kk++) {
y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK);
this.mt[kk] = this.mt[kk + (Random.M - Random.N)] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
}
y = (this.mt[Random.N - 1] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[0] & Random.LOWER_MASK);
this.mt[Random.N - 1] = this.mt[Random.M - 1] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
this.mti = 0;
}
y = this.mt[this.mti++];
/* Tempering */
y ^= (y >>> 11);
y ^= (y << 7) & 0x9d2c5680;
y ^= (y << 15) & 0xefc60000;
y ^= (y >>> 18);
return y >>> 0;
}
/**
* generates an int32 pseudo random number
* @param range: an optional [from, to] range, if not specified the result will be in range [0,0xffffffff]
* @return {number}
*/
nextInt32(range:[number, number] = null):number {
var result = this._nextInt32();
if (range == null) {
return result;
}
return (result % (range[1] - range[0])) + range[0];
}
/**
* generates a random number on [0,0x7fffffff]-interval
*/
nextInt31():number {
return (this._nextInt32() >>> 1);
}
/**
* generates a random number on [0,1]-real-interval
*/
nextNumber():number {
return this._nextInt32() * (1.0 / 4294967295.0);
}
/**
* generates a random number on [0,1) with 53-bit resolution
*/
nextNumber53():number {
var a = this._nextInt32() >>> 5, b = this._nextInt32() >>> 6;
return (a * 67108864.0 + b) * (1.0 / 9007199254740992.0);
}
}
вы можете использовать его следующим образом:
var random = new Random(132);
random.nextInt32(); //return a pseudo random int32 number
random.nextInt32([10,20]); //return a pseudo random int in range [10,20]
random.nextNumber(); //return a a pseudo random number in range [0,1]
проверьте источник для других методов.
Примечание. Этот код был изначально включен в вопрос выше. В целях краткости и сфокусированности вопроса я переместил его в этот ответ сообщества Вики.
Я обнаружил, что этот код работает, и он отлично работает для получения случайного числа и последующего использования начального числа, но я не совсем уверен, как работает логика (например, откуда пришли числа 2345678901, 48271 и 2147483647 ).
function nextRandomNumber(){
var hi = this.seed / this.Q;
var lo = this.seed % this.Q;
var test = this.A * lo - this.R * hi;
if(test > 0){
this.seed = test;
} else {
this.seed = test + this.M;
}
return (this.seed * this.oneOverM);
}
function RandomNumberGenerator(){
var d = new Date();
this.seed = 2345678901 + (d.getSeconds() * 0xFFFFFF) + (d.getMinutes() * 0xFFFF);
this.A = 48271;
this.M = 2147483647;
this.Q = this.M / this.A;
this.R = this.M % this.A;
this.oneOverM = 1.0 / this.M;
this.next = nextRandomNumber;
return this;
}
function createRandomNumber(Min, Max){
var rand = new RandomNumberGenerator();
return Math.round((Max-Min) * rand.next() + Min);
}
//Thus I can now do:
var letters = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'];
var numbers = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'];
var colors = ['red','orange','yellow','green','blue','indigo','violet'];
var first = letters[createRandomNumber(0, letters.length)];
var second = numbers[createRandomNumber(0, numbers.length)];
var third = colors[createRandomNumber(0, colors.length)];
alert("Today's show was brought to you by the letter: " + first + ", the number " + second + ", and the color " + third + "!");
/*
If I could pass my own seed into the createRandomNumber(min, max, seed);
function then I could reproduce a random output later if desired.
*/
Итак, вот решение, на котором я остановился.
Сначала вы создаете начальное значение, используя функцию "newseed()".Затем вы передаете начальное значение функции "srandom()".Наконец, функция "srandom()" возвращает псевдослучайное значение в диапазоне от 0 до 1.
Важным моментом является то, что начальное значение хранится внутри массива.Если бы это было просто целое число или значение с плавающей точкой, оно перезаписывалось бы при каждом вызове функции, поскольку значения целых чисел, чисел с плавающей точкой, строк и так далее хранятся непосредственно в стеке, а не только указатели, как в случае массивов и других объектов.Таким образом, значение начального значения может оставаться постоянным.
Наконец, можно определить функцию "srandom()" таким образом, чтобы она была методом объекта "Math", но я оставлю это на ваше усмотрение.;)
Удачи вам!
JavaScript:
// Global variables used for the seeded random functions, below.
var seedobja = 1103515245
var seedobjc = 12345
var seedobjm = 4294967295 //0x100000000
// Creates a new seed for seeded functions such as srandom().
function newseed(seednum)
{
return [seednum]
}
// Works like Math.random(), except you provide your own seed as the first argument.
function srandom(seedobj)
{
seedobj[0] = (seedobj[0] * seedobja + seedobjc) % seedobjm
return seedobj[0] / (seedobjm - 1)
}
// Store some test values in variables.
var my_seed_value = newseed(230951)
var my_random_value_1 = srandom(my_seed_value)
var my_random_value_2 = srandom(my_seed_value)
var my_random_value_3 = srandom(my_seed_value)
// Print the values to console. Replace "WScript.Echo()" with "alert()" if inside a Web browser.
WScript.Echo(my_random_value_1)
WScript.Echo(my_random_value_2)
WScript.Echo(my_random_value_3)
Lua 4 (моя личная целевая среда):
-- Global variables used for the seeded random functions, below.
seedobja = 1103515.245
seedobjc = 12345
seedobjm = 4294967.295 --0x100000000
-- Creates a new seed for seeded functions such as srandom().
function newseed(seednum)
return {seednum}
end
-- Works like random(), except you provide your own seed as the first argument.
function srandom(seedobj)
seedobj[1] = mod(seedobj[1] * seedobja + seedobjc, seedobjm)
return seedobj[1] / (seedobjm - 1)
end
-- Store some test values in variables.
my_seed_value = newseed(230951)
my_random_value_1 = srandom(my_seed_value)
my_random_value_2 = srandom(my_seed_value)
my_random_value_3 = srandom(my_seed_value)
-- Print the values to console.
print(my_random_value_1)
print(my_random_value_2)
print(my_random_value_3)
