用于散列的伪随机数生成器,可以接收任何大小的表

时间:2011-07-01 11:46:03

标签: python hash random

我正在构建一个用于散列的伪随机数生成器。我需要使用的算法如下:

  • 每次调用Tabling例程时,将整数R初始化为等于1
  • 在每次连续调用随机数时,设置R = R * 5
  • 屏蔽除产品的低位n + 2位以外的所有位,并将结果放在R
  • 设置P = R / 4并返回

这是我到目前为止适用于大小为2 ^ n的表的内容,但是如何更改它以便可以接收任何大小的表?

    def rand(size,i)
        n = math.log(size,2)
        r = 1
        random_list = []
        mask = (1 << 2+int(n)) - 1
        for n in range(1,size+1):
            r = r*5
            r &= mask
            p = r/4
            random_list = random_list + [p]
        if i == 0: return random_list
        else: return random_list[i-1]

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我真的不明白你的代码与你的算法有什么关系(什么是random_list?)或代码应该如何构造,但我认为它与此类似:

class Rand:
    def __init__(self, n):
        # Initialize an integer R to be equal to 1 every time the tabling routine is called
        self.r = 1
        self.n = n

    def rand(self):
        # On each successive call for a random number, set R = R*5
        self.r *= 5
        # Mask all but the lower order n+2 bits of the product and place the result in R
        self.r = self.r & (pow(2, self.n)-1)
        # Set P = R/4 and return 
        self.p = self.r/4
        return self.p

在这种情况下,要使其适用于任何大小的表,该类将变为:

class Rand2:
    def __init__(self, tableSize):
        # Initialize an integer R to be equal to 1 every time the tabling routine is called
        self.r = 1
        self.tableSize = tableSize

    def rand(self):
        # On each successive call for a random number, set R = R*5
        self.r *= 5
        # A bit mask is essentially a modulus operation, which is what we do instead
        self.r = self.r % self.tableSize
        # Set P = R/4 and return
        self.p = self.r/4
        return self.p

当表格大小相同时,一个简单的测试证明结果是相同的:

rnd = Rand(10)
for i in range(0, 10):
    print rnd.rand()

rnd2 = Rand2(pow(2, 10))
for i in range(0, 10):
    print rnd2.rand()

但是,就像我说的那样,我并不真正理解你的代码与你的算法有什么关系。我想这里的tl; dr是使用模数运算符而不是位掩码。