为什么使用rand（）被认为是不好的？

Question

我听说有人告诉我们rand()的使用是不好的，即使使用srand()来获得种子。为什么呢？我想知道这些事情是如何发生的...并为另一个问题感到抱歉..但是，对此有什么替代选择？

Answer 1

这个故事分为两个部分。

首先，rand是pseudorandom number generator。这意味着它取决于种子。对于给定的种子，它将始终给出相同的序列（假设实现相同）。这使其不适用于安全性非常重要的某些应用程序。 但是，这并非专门针对rand。这是任何伪随机数生成器的问题。毫无疑问，存在许多类伪随机生成器可以接受的问题。真正的随机数生成器有其自身的问题（效率，实现，熵），因此对于与安全性无关的问题，通常使用伪随机数生成器。

因此，您分析了您的问题，然后得出了伪随机数生成器是解决方案。至此，我们了解了C随机库（包括rand和srand）的特定问题，这些问题专门针对该随机库并使它过时（又称：应该从不使用rand和C随机库）。

• 一个问题是它具有全局状态（由srand设置）。这使得不可能同时使用多个随机引擎。它还使多线程任务变得非常复杂。

• 最明显的问题是它缺少分发引擎：rand为您提供了间隔[0 RAND_MAX]中的一个数字。在此间隔中它是统一的，这意味着此间隔中的每个数字都有相同的出现概率。但是大多数情况下，您需要在特定时间间隔内使用随机数。假设[0, 1017]。常用（且天真）的公式是rand() % 1018。但这是一个问题，除非RAND_MAX是1018的精确倍数，否则您将不会获得均匀的分布。

• 另一个问题是rand的实现质量。这里还有其他答案比我能更好地详细说明，因此请阅读它们。

在现代C ++中，您绝对应该使用<random>中的C ++库，它带有多个随机定义良好的引擎（用于整数和浮点类型）和各种发行版。

Answer 2

这里没有任何答案说明rand() 不好的真正原因。

rand()是pseudo-random number generator (PRNG)，但这并不意味着它一定很糟糕。实际上，有非常好的PRNG，从统计上讲很难或不可能与真实的随机数区分开来。

rand()完全由实现定义，但从历史上看，它是作为Linear Congruential Generator (LCG)实现的，通常是PRNG的快速类，但臭名昭著。这些生成器的较低位比较高位具有较低的统计随机性，并且生成的数字可以生成可见的晶格和/或平面结构（最好的示例是著名的RANDU PRNG）。一些实现尝试通过将位右移预定义的数量来减少低位问题，但是这种解决方案也缩小了输出范围。

仍然有出色LCG的显着示例，例如Pierre L'Ecuyer的不同大小和良好晶格结构的线性同余生成器表中介绍的L'Ecuyer的64位和128位乘法线性同余生成器。 / em>。

一般的经验法则是，不信任rand()，请使用适合您需要和使用要求的伪随机数生成器。

Answer 3

rand / srand的坏处在于rand －

• 使用未指定的RNG算法，但
• 允许使用srand初始化RNG，以实现可重复的“随机性”。

这两点加在一起，妨碍了实现改进RNG实现的能力（例如，使用加密的或“更好”的RNG）。例如，JavaScript的Math.random和FreeBSD的arc4random都没有此问题，因为它们不允许应用程序以可重复的“随机性”作为种子。V8JavaScript引擎正是出于这个原因能够将其Math.random实现更改为xorshift128+的变体，同时保持向后兼容。 （另一方面，如BCryptGenRandom中那样，让应用程序为 supplement 随机性提供附加数据的问题较少；尽管如此，但这通常仅在加密RNG中可见。）< / p>

也：

• RNG算法和播种过程未指定的事实意味着rand / srand实现，between versions of the same standard library，操作系统之间，甚至保证了可重现的“随机性” 。
• 如果在srand之前没有调用rand，则rand的行为类似于第一次调用srand(1)时的行为。实际上，这意味着rand只能实现为PRNG而不是不确定的RNG，并且rand的PRNG算法在给定的实现中无论应用程序是否调用{{ 1}}。

Answer 4

首先，srand()没有种子，而是设置了种子。播种是任何伪随机数生成器（PRNG）使用的一部分。当种子播种时，PRNG从该种子产生的数字序列是严格确定性的，因为（大多数？）计算机无法生成真正的随机数。更改PRNG不会阻止序列从种子开始重复，这确实是一件好事，因为产生相同序列的伪随机数的功能通常很有用。

因此，如果所有PRNG与rand()共享此功能，为什么rand()被认为是不好的？好吧，它归结为伪随机的“伪”部分。我们知道PRNG不能真正是随机的，但我们希望它的行为尽可能接近真实的随机数生成器，并且可以使用various tests来检查PRNG序列与某个随机数生成器的相似度。真正的随机序列。尽管标准未指定其实现方式，但是在每个常用的编译器中，rand()都使用了非常老的生成方法，适用于非常弱的硬件，并且在这些测试中生成的结果相当差。自从这段时间以来，已经创建了许多更好的随机数生成器，最好选择一种适合您的需求，而不是依靠rand()可能会提供的劣质生成器。

哪种类型适合您的用途取决于您的工作，例如，您可能需要加密质量或多维生成，但是对于许多用途，您只是希望事物具有相当均匀的随机性，快速生成和金钱根据您可能希望xoroshiro128+生成器的结果质量而不同。另外，您可以使用C ++ <random>标头中的一种方法，但是提供的生成器不是最新技术，现在可以使用的更好，但是，它们对于大多数用途仍然足够好，非常方便。 / p>

如果有钱可以赚钱（例如在线赌场中的洗牌等），或者您需要加密的质量，则需要仔细研究合适的生成器，并确保它们完全符合您的特定需求。

Answer 5

如果使用rand（），则在生成随机数后，您基本上会得到相同的结果。 因此，即使在使用srand（）之后，如果有人可以猜测您使用的种子，也很容易预测生成的数字。这是因为函数rand（）使用特定的算法来产生此类数字

在浪费时间的情况下，您可以找出在给定种子的情况下如何预测函数生成的数字。您现在只需要猜测种子即可。有人将种子称为当前时间。因此，如果可以猜测您运行应用程序的时间，我将能够预测该数字

不能使用RAND（）！!!!

Answer 6

rand通常是-但并非总是如此-由于历史原因，它是非常糟糕的pseudo-random number generator（PRNG）。具体实现有多糟。

C ++ 11具有更好的PRNG。使用其<random> standard header。尤其要注意std::uniform_int_distribution here，它在std::mersenne_twister_engine上方有一个很好的例子。

PRNG是一个非常棘手的主题。我对他们一无所知，但我相信专家。