随机数生成器：类级别还是方法级别？

Question

使用随机数生成器时，这是更好的方法来使用它来获得新值的更大随机性：

1. 有一个方法每次都实例化一个新的RNG实例，然后返回一个值吗？

2. 在类级别有一个RNG实例，它在构造函数中实例化一次，以及所有后续使用现有实例调用新的随机值？

问题在于可能会有很多调用随机数，通常是在不相关的范围内。

这不是性能问题，因此每个调用可能实例化一个新实例的事实没有任何区别。这完全是关于返回值的随机性。

Answer 1

实际上，选项1不起作用。

选项2是唯一的选择。 RNG绝对要求您从单个种子中依次生成值。

你的“用新种子创造一个新的发电机”打破了数学基础。你得到的完全取决于你的种子，遗憾的是 - 它不会非常随机。

Answer 2

我建议选项3：在整个计划中使用一个RNG。如果RNG不是线程安全的（例如在.NET中），它需要锁定或线程本地，但它使生活变得更简单，并且您不必担心重复。

有关我为此目的而编写的.NET StaticRandom类的详细信息，请参阅the relevant MiscUtil page。 （这非常简单 - 根本不聪明。）

Answer 3

编辑：我认为我的意思是选项3，正如另一个答案中提到的那样，即一个全局随机管理器，尽管在特定的类中你可以做同样的事情。

使用选项2的另一个优点是，如果您在软件中需要“重放”功能，则可以简单地存储用于初始化RNG的种子。下一次，您只需要强制RNG使用存储的种子，您将获得完全相同的行为，假设没有其他问题，如并发/线程可能会改变执行顺序

如果您的软件正在运行需要大量随机性的实验，您可能希望执行此类操作，但您可能希望重复特定运行以向其他人演示。它也在计算机游戏中被大量使用，其中AI将根据可能的选择权重做出决定，但最终会随机抽取一个“挑选”他们采取的行动。

它还可以调试偶尔出现的瞬态错误。如果您不存储每次运行的种子，则无法重新创建导致该错误的确切条件。