Javascript random / рандомные (случайные)

Приём №2: отбрасываем неподходящее значение

Если предыдущую программу запустить несколько раз, то рано или поздно у вас возникнет ситуация, когда одно и то же имя было выведено дважды. Что, если вам нужно уникальное значение, не выпадавшее прежде за время запуска программы?


Тогда используйте цикл, чтобы запрашивать случайные значения до тех пор, пока очередное значение не попадёт под ваши требования. Будьте аккуратны: если требования нереалистичные, вы получите бесконечный цикл!

Доработаем программу, добавив цикл while в функцию main. Для сохранения уже использованных имён воспользуемся структурой данных std::set из заголовка , представляющей динамическое множество.

JS Учебник

JS СтартJS ВведениеJS УстановкаJS ВыводJS ОбъявленияJS СинтаксисJS КомментарииJS ПеременныеJS ОператорыJS АрифметическиеJS ПрисваиваниеJS Типы данныхJS ФункцииJS ОбъектыJS СобытияJS СтрокиJS Методы строкиJS ЧислаJS Методы числаJS МассивыJS Методы массиваJS Сортировка массиваJS Итерация массиваJS ДатыJS Форматы датJS Методы получения датJS Методы установки датJS МатематическиеJS РандомныеJS БулевыJS СравненияJS УсловияJS SwitchJS Цикл ForJS Цикл WhileJS ПрерываниеJS Преобразование типовJS ПобитовыеJS Регулярные выраженияJS ОшибкиJS Область действияJS ПодъёмJS Строгий режимJS Ключевое слово thisJS Ключевое слово LetJS Ключевое слово ConstJS Функции стрелокJS КлассыJS ОтладкаJS Гид по стилюJS Лучшие практикиJS ОшибкиJS ПроизводительностьJS Зарезервированные словаJS ВерсииJS Версия ES5JS Версия ES6JS JSON

Особенности алгоритма Random X

Алгоритм RandomX был разработан как anti-ASIC algo программистами под никами Monero by tevador, hyc, vielmetti, antanst and SChernykh специально для криптовалюты Монеро на компьютерах/устройствах со следующими архитектурами:

  • x86 (32-бит, от младшего к старшему (little-endian);
  • x86-64 (64-бит);
  • ARMv7+VFPv3 (32-bit);
  • ARMv8 (64-бит);
  • PPC64 (64-bit).

Благодаря использованию ряда новшеств, этот algo будет использоваться и в других блокчейнах, например, у проектов Wownero (начиная с релиза 0.6, упрощенный алгоритм с названием RandomWOW), Arweave и других.

В зависимости от объема задействованной оперативной памяти, на алгоритме RandomX возможен майнинг в двух режимах: Fast Mode (нужно не менее 2080 MB оперативной памяти) и Light Mode (ОЗУ размером не менее 256 Мб).

Fast Mode предназначен для «чистого» майнинга, а Light Mode – для валидации блоков на узлах с небольшими аппаратными возможностями, например, на одноплатных ARM-компьютерах (Rock64 и т.д.).

Эффективный майнинг (Fast Mode) на алгоритме RandomX задействует более 2 гигабайт оперативной памяти, что осложняет маскировку майнера при несанкционированном использовании ресурсов компьютера, а также практически полностью исключает из процесса майнинга слабые компьютеры и прочие устройства (интернет вещей) с небольшой вычислительной мощностью (типа роутеров, смартфонов и т.д.).

Браузерный майнинг (web-майнинг) также практически невозможен из-за высокой требовательности к памяти и отсутствия полноценной поддержки вычислений с плавающей запятой в Javascript и WebAssembly.

При вычислениях на алгоритме RandomX используются числовые операции, соответствующие стандарту IEEE 754: сложение, вычитание, умножение, деление и вычисление квадратного корня. Применяются фрагменты кода хеш-функций от алгоритмов Argon2d, Blake2b.

Алгоритм RandomX написан на языке программирования C++ и для его использования в системе должны быть установлены соответствующие библиотеки. При вычислениях используется виртуальная машина, выполняющая микропрограммы по специальным инструкциям, включающим переменные различных типов.

Блок-схема виртуальной машины Рандом X:

Часть инструкций может быть интерпретирована в процессорных командах сходу (как ассемблерные программы), а часть выполняется как программы с 256-битной криптографической хеш-функцией Blake2b.

Функция random() – «случайные» вещественные числа

Чтобы получить случайное вещественное число, или, как говорят, число с плавающей точкой, следует использовать функцию random() из одноименного модуля random языка Python. Она не принимает никаких аргументов и возвращает число от 0 до 1, не включая 1:

>>> random.random()
0.17855729241927576
>>> random.random()
0.3310978930421846

или

>>> random()
0.025328854415995194

Результат содержит много знаков после запятой. Чтобы его округлить, можно воспользоваться встроенной в Python функцией round():

>>> a = random.random()
>>> a
0.8366142721623201
>>> round(a, 2)
0.84
>>> round(random.random(), 3)
0.629

Чтобы получать случайные вещественные числа в иных пределах, отличных от [0; 1), прибегают к математическим приемам. Так если умножить полученное из random() число на любое целое, то получится вещественное в диапазоне от 0 до этого целого, не включая его:

>>> random.random() * 10
2.510618091637596
>>> random.random() * 10
6.977540211221759

Если нижняя граница должна быть отличной от нуля, то число из random() надо умножать на разницу между верхней и нижней границами, после чего прибавить нижнюю:

>>> random.random() * (10 - 4) + 4
9.517280589233597
>>> random.random() * (10 - 4) + 4
6.4429124181215975
>>> random.random() * (10 - 4) + 4
4.9231983600782385

В данном примере число умножается на 6. В результате получается число от 0 до 6. Прибавив 4, получаем число от 4 до 10.

Пример получения случайных чисел от -1 до 1:

>>> random.random() * (1 + 1) - 1
-0.673382618351051
>>> random.random() * (1 + 1) - 1
0.34121487148075924
>>> random.random() * (1 + 1) - 1
-0.988751324713907
>>> random.random() * (1 + 1) - 1
0.44137358363477674

Нижняя граница равна -1. При вычитании получается +. Когда добавляется нижняя граница, то плюс заменяется на минус ( +(-1) = — 1).


Для получения псевдослучайных чисел можно пользоваться исключительно функцией random(). Если требуется получить целое, то всегда можно округлить до него с помощью round() или отбросить дробную часть с помощью int():

>>> int(random.random() * 100)
61
>>> round(random.random() * 100 - 50)
-33

Получение целых случайных чисел в заданных диапазонах

Функция  выдает случайное число от 0 до значения RAND_MAX. Что делать, если требуется получать случайные числа в иных диапазонах, например, от 100 до 999?

Сначала рассмотрим более простую ситуацию: получить случайные числа от 0 до 5. Если любое целое число попытаться разделить на 5 нацело, то можно получить как 0 (когда число делится на 5 без остатка), так и 1, 2, 3, 4. Например,  вернула число 283. Применяя к этому числу операцию нахождения остатка от деления на 5, получим 3. Т.е. выражение  дает любое число в диапазоне [0, 5).

Однако, что если надо, чтобы число 5 так же входило в диапазон, т.е. диапазон имеет вид ? Логично предположить, что следует найти остаток от деления на 6. При этом более грамотным будет следующее рассуждение: надо находить остаток от деления на размер диапазона. В данном случае он равен шести значениям: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Чтобы найти размер диапазона надо из допустимого максимума вычесть допустимый минимум и прибавить единицу: max — min + 1. Будьте внимательны: если, например, требуется, чтобы указанный в задаче максимум не входил в диапазон, то единицу прибавлять не надо или надо вычитать единицу из максимума.

ЗаданиеНапишите программу, выдающую 50 случайных чисел от 0 до 99 включительно.

Итак, мы знаем формулу получения длины диапазона: max — min + 1. Если требуется получить число от 6 до 10 включительно, то длина диапазона будет равна 10 — 6 + 1 = 5. Выражение  даст любое число от 0 до 4 включительно. Но нам надо от 6 до 10. В таком случае достаточно к полученному случайному остатку прибавить 6, т.е. минимум. Другими словами, надо выполнить сдвиг. Действительно для приведенного примера:

  • если остаток был равен 0, то добавляя 6, получаем 6;
  • остаток 1, добавляем 6, получаем 7;
  • остаток 4, прибавляем 6, получаем 10;
  • остатка больше 4 не может быть.

В таком случае формула для получения случайного числа в диапазоне выглядит так:

rand() % длина_диапазона + сдвиг

где длина_диапазона вычисляется как b — a + 1, сдвиг является значением a.

В эту формулу также вписываются случаи, когда необходимо получить случайное число от 0 до N, т.е. они являются ее частными случаями.

ЗаданиеВыведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от 100 до 299 включительно.

С таким же успехом можно получать случайные отрицательные числа. Действительно, если диапазон задан как , то его длина будет равна -1 — (-35) + 1 = 35, что соответствует действительности; выражение получения случайного числа будет выглядеть так:

Так, если остаток от деления составил 0, то мы получим -35, а если 34, то -1. Остальные остатки дадут значения в промежутке от -35 до -1.

ЗаданиеВыведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от -128 до 127 включительно.

Генератор и его внутреннее состояние

random.Random()
класс, который позволяет создать экземпляр генератора псевдослучайных чисел.

Иногда бывает удобно, а иногда необходимо иметь собственный экземпляр генератора:

Более того, таких экземпляров может быть несколько:

Причем все эти генераторы могут иметь разное внутреннее состояние, что очень удобно для воспроизводимости результатов:

random.SystemRandom()
класс, который позволяет создать экземпляр генератора, использующим в качестве источника случайности (энтропии) ресурсы операционной системы.

Данный клас основан на функции , которая возвращает n случайных байтов. Эта функция доступна не на всех операционных системах, но в зависимости от реализации источника энтропии в используемой системе, полученные данные могут быть использованы для криптографических целей (с определенными ограничениями, конечно же). В то же время, использование данной функции может быть не совсем удобно в плане того, что она нечувствительна к начальному состоянию :

А попытка узнать внутреннее состояние генератора (или установить его) вообще приведет к ошибке:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NotImplementedError: System entropy source does not have state.
random.seed(a=None, version=2)
инициализирует генератор, или, простыми словами, задает его начальное состояние.

Данный метод очень удобен для воспроизводимости результатов, т.е. после инициализации одним и тем же значением , вы будете наблюдать одни и теже случайные данные

Например, если мне важно, что бы вы могли воспроизвести мои результаты на своем компьютере, то я обязательно укажу в примере кода начальное состояние:

Если вы инициализируете генератор у себя на компьютере тем же самым значением, то вы увидите тот же самый результат его работы:

Зачастую такая воспроизводимость необходима в тестировании всякого рода алгоритмов и их сравнении.

Если параметр не указан или равен None, то в качестве используется текущее системное время. Но в случае если используется системный генератор , то начальное состояние определяется реализацией источника этропии самой системы.

Праметр может быть установлен только в два значения: — все биты объектов str, bytes и bytearray используются для их преобразования в объект int; — преобразует str и bytes в более узкий диапазон объектов int:

random.getstate()
возвращает кортеж с параметрами внутреннего состояния генератора, который может быть использован для воссоздания этого состояния.

Возвращаемый кортеж очень велик:

Данный кортеж может быть передан функции для восстановления исходного состояния генератора.

random.setstate(state)
задает внутреннее состояние генератора на основе кортежа с его параметрами, который можно получить с помощью метода .

Данный метод отличается от тем что фиксирует состояние генератора, что называется «здесь и сейчас», т.е. состояние генератора в тот самый момент, когда оно было получено с помощью метода . Например, мы начали пользоваться генератором без инициализации начальным значением :

Теперь, мы уверены, что заполучив внутреннее состояние и установив его снова, мы увидим те же самые цифры, но нет!

Мы будем видеть те цифры, которые аблюдали после вызова :

random.getrandbits(k)
возвращает целое число состоящее из k случайных бит.

Благодаря данному методу может работать со сколь угодно большими диапазонами:

Extending

You can add your own methods to instances, as such:

var random =newRandom();random.bark=function(){if(this.bool()){return"arf!";}else{return"woof!";}};random.bark();

This is the recommended approach, especially if you only use one instance of .

Or you could even make your own subclass of Random:

functionMyRandom(engine){returnRandom.call(this, engine);}MyRandom.prototype=Object.create(Random.prototype);MyRandom.prototype.constructor= MyRandom;MyRandom.prototype.mood=function(){switch(this.integer(,2)){casereturn"Happy";case1return"Content";case2return"Sad";}};var random =newMyRandom();random.mood();

Or, if you have a build tool are are in an ES6+ environment:

classMyRandomextendsRandom{mood(){switch(this.integer(,2)){casereturn"Happy";case1return"Content";case2return"Sad";}}}constrandom=newMyRandom();random.mood();

Почему в IT все числа неслучайные

Казалось бы, что мешает использовать в программах случайные числа? К сожалению, процессор на это не способен: его поведение строго детерминировано и не допускает никаких случайностей.

  • Для генерации по-настоящему случайных, ничем не связанных чисел операционной системе приходится использовать средства, недоступные обычным приложениям; такие случайные числа называются криптографически стойкими случайными числами
  • Генерация системой таких случайных чисел работает медленно, и при нехватке скорости система просто отдаёт приложениями псевдослучайные числа либо заставляет их ожидать, пока появится возможность вернуть случайное число

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

Функции randint() и randrange() генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:

>>> random.randint(, 10)
6

или (если импортировались отдельные функции):

>>> randint(100, 200)
110

В случае randint() обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как .


Числа могут быть отрицательными:

>>> random.randint(-100, 10)
-83
>>> random.randint(-100, -10)
-38

Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a <= b.

Функция randrange() сложнее. Она может принимать один аргумент, два или даже три. Если указан только один, то она возвращает случайное число от 0 до указанного аргумента. Причем сам аргумент в диапазон не входит. На языке математики – это [0; a).

>>> random.randrange(10)
4

Или:

>>> randrange(5)
0

Если в randrange() передается два аргумента, то она работает аналогично randint() за одним исключением. Верхняя граница не входит в диапазон, т. е. [a; b).

>>> random.randrange(5, 10)
9
>>> random.randrange(1, 2)
1

Здесь результатом второго вызова всегда будет число 1.

Если в randrange() передается три аргумента, то первые два – это границы диапазона, как в случае с двумя аргументами, а третий – так называемый шаг. Если, например, функция вызывается как randrange(10, 20, 3), то «случайное» число будет выбираться из чисел 10, 13, 16, 19:

>>> random.randrange(10, 20, 3)
13
>>> random.randrange(10, 20, 3)
19
>>> random.randrange(10, 20, 3)
10

Всё то же, только лучше: заголовок

Заголовок random разделяет генерацию псевдослучайных чисел на 3 части и предоставляет три инструмента:

  • класс std::random_device, который запрашивает у операционной системы почти случайное целое число; этот класс более удачные зёрна, чем если брать текущее время
  • класс std::mt19937 и другие классы псевдо-случайных генераторов, задача которых — размножить одно зерно в целую последовательность чисел
  • класс std::uniform_int_distribution и другие классы распределений

Класс mt19937 реализует алгоритм размножения псевдослучайных чисел, известный как Вихрь Мерсенна. Этот алгоритм работает быстро и даёт хорошие результаты — гораздо более “случайные”, чем наш самописный метод, показанный ранее.

О распределениях скажем подробнее:

  • линейное распределение вероятностей (uniform distribution) возникает, когда вероятность появления каждого из допустимых чисел одинакова, т.е. каждое число может появиться с равным шансом
  • в некоторых прикладных задачах нужны другие распределения, в которых одни числа появляются чаще других — например, часто используется нормальное распределение (normal distribution)

В большинстве случаев вам подойдёт линейное распределение. Изредка пригодится нормальное, в котором вероятность появления числе тем ниже, чем дальше оно от среднего значения:

Теперь мы можем переписать

Другие решения

Хотя есть (очевидно, выше) люди, которые с религиозным рвением будут утверждать, что Rand () это плохо и случайным образом () нет, получается, что ваш пробег может отличаться. Вот gcc ответ на вопрос «В чем разница …», предоставленный gcc версией stdlib.h (выделение добавлено):

/ * Это функции, которые на самом деле делают вещи. srandom»,setstate ‘функции из BSD Unices.Функции srand требуются стандартом ANSI.Мы предоставляем оба интерфейса одному генератору случайных чисел. / / Возвращает случайное длинное целое число от 0 до RAND_MAX включительно. * /

4

является реализацией стандартной библиотеки C для заполнения (псевдо) генератора случайных чисел. (псевдо) генератор случайных чисел в C стандартной библиотеке.

2

функции а также либо определены POSIX, так как по крайней мере POSIX.1-2001 (и не стандартизирован).

На старших реализации и в текущих реализациях в разных системах, биты младшего разряда намного менее случайны, чем биты старшего разряда.

По мере доступности, не страдает от этой проблемы.

В добавок, современная версия использовать тот же генератор случайных чисел, что и , Так может быть правильным, но это не гарантировано.

Поэтому всегда используйте вместо , Если недоступно в вашей операционной системе, попросите разработчиков операционной системы предоставить более новую реализацию API стандартов (стандарт 2001 года уже достаточно стар, чтобы ожидать, что любая система предоставит его).

2


Это обходной путь, использующий форму случайных чисел вне c ++.

Случайные числа генерируются с помощью простого макроса MS Excel, перечисленного здесь:

Это генерирует 2 столбца случайных чисел. Каждый столбец копируется и вставляется в свой собственный файл * .txt, т.е. rnd1.txt и rnd2.txt и помещенный в каталог, где они могут быть доступ к программе C ++, которая следует. Замените «c: \ PATH \ rnd1.txt» и «C: \ PATH \ rnd2.txt» правильным путем.

Эта программа будет работать около 40 секунд, а затем завершится.

-3

Случайные последовательности

random.choice(seq)
возвращает случайный элемент из непустой последовательности , если пуст, то будет вызвано исключение IndexError.
random.shuffle(x)
Перемешивает элементы последовательности . Последовательность должна быть изменяемой,

Данная функция способна работать только с изменяемыми последовательностями, т.е. получить перестановку из строки или кортежа не получится, но если это необходимо, то можно воспользоваться преобразованием типов данных. Главное помнить, что данная функция ничего не возвращает, а изменяет непосредственно сам объект последовательности. Например, получить перестановку элементов кортежа можно как-то так:

Перестановка из строки может быть получена похожим образом:

Необязательный параметр принимает имя функции которая выдает случайные числа с плавающей точкой в диапазоне , с единственным условием – данная функция не должна принимать параметры. По умолчанию это функция :

Но мы можем использовать собственные функции:

Этот параметр может быть полезен в тех случаях когда нам нужно получать перестановки из больших последовательностей. Дело в том, что количество перестановок даже из коротких последовательностей может значительно превышать переод генератора случайных чисел, а это значит, что некоторые перестановки могут быть вообще не получены. С помощью данного параметра мы можем немного менять распределение вероятностей, тем самым управляя вероятностью появления тех или инных перестановок.

random.sample(population, k)
возвращает список, который состоит из элементов взятых случайным образом из последовательности . При этом, сама последовательность остается без изменений.

Количество возвращаемых элементов в выборке не должно превышать размер самой выборки, т.е. находится в интервале :

Если последовательность содержит повторы, то они могут присутствовать и в возвращаемойй выборке:

В качестве могуть быть любые итерируемые объекты:

В принципе, параметры и могут быть довольно большими, но имейте ввиду, что при создании выборок необходимо запоминать либо индексы выбранных элементов, либо индексы тех элементов, которые могут быть выбраны. Так что при очень больших значениях и длины функция может работать довольно медленно и потреблять много памяти.

How does Random.js alleviate these problems?

Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.

One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.

Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:

The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.

may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .

In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.

Random.js provides a series of distributions to alleviate this.

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

  • Использование для генерации случайной выборки;
  • Использование данного метода для получения одного или нескольких случайных чисел из n-мерного массива с заменой или без нее.

Рассмотрим следующий пример:

Python

import numpy

array = single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1) print(«один случайный выбор из массива 1-D», single_random_choice)

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False) print(«несколько случайных выборов из массива 1-D без замены», multiple_random_choice)

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True) print(«несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой», multiple_random_choice)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

importnumpy

array=10,20,30,40,50,20,40

single_random_choice=numpy.random.choice(array,size=1)

print(«один случайный выбор из массива 1-D»,single_random_choice)

multiple_random_choice=numpy.random.choice(array,size=3,replace=False)

print(«несколько случайных выборов из массива 1-D без замены»,multiple_random_choice)

multiple_random_choice=numpy.random.choice(array,size=3,replace=True)

print(«несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой»,multiple_random_choice)

Вывод:

Shell

один случайный выбор из массива 1-D несколько случайных выборов из массива 1-D без замены несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой

1 2 3

одинслучайныйвыборизмассива1-D40

несколькослучайныхвыборовизмассива1-Dбеззамены104050

несколькослучайныхвыборовизмассива1-Dсзаменой202010

В будущих статьях будут описаны другие функции пакета из и способы их использования.


С этим читают