Question

我正在玩弄数组，填充伪随机数，找到最小值和最大值以及它们的索引和出现次数，我注意到了一些奇怪的事情 - 当使用srand播种时间时最小值和最大值的数量事件始终相等。这对我来说似乎不太随意。

是否有另一种方法可以获得不同数量的最小值和最大值值，就像人们对随机数的预期一样？

这是我的代码（我正在学习，所以它可能是凌乱和低效的，欢迎推荐）

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <time.h>

using namespace std;

void findExtremes( const int[], int); 

int main()
{
    const int lenght = 2000; //define lenght

    int array1[lenght];

    srand(time(0)); 

    for ( int i = 0; i < lenght; i++) //populate array with random numbers and print them out
    {
        array1[i] = rand() % 3000;
        cout << "Index " << i << " = " << array1[i] << endl;
    }

    findExtremes(array1, lenght);   // call fn

    return 0;
}

void findExtremes( const int array[], int size)
{
     int maxV, minV, maxI, minI;
     maxV = array[0];
     minV = array[0];
     minI = 0;
     maxI = 0;

     for ( int i = 1; i < size; i++)
     {
         if ( array[i] > maxV)
            {
                maxV = array[i];
                maxI = i;
            }
         if ( array[i] < minV)
            {
                minV = array[i];
                minI = i;
            }
     }

     //find the number of occurances for min and max values

     int minOcc = 0;
     int maxOcc = 0;

     for ( int i = 1; i < size; i++)
     {
             if (array[i] == minV)
                 minOcc++;
             if (array[i] == minV)
                 maxOcc++;
     }

     //output

     cout << "\nMinmim value is index " << minI << " with value " << minV << " and " << minOcc << " occurances" << endl;
     cout << "\nMaxium value is index " << maxI << " with value " << maxV << " and " << maxOcc << " occurances" << endl << "\n";  
}

Answer 1

首先，它们实际上是伪随机数，而不是随机数。在任何情况下，它可能是一个真正随机的序列具有您正在看到的确切属性:-)序列1,1,1,1,1同样可能发生在真正的随机集合中，与5,2,4,2,99一样多。

如果你想要一个“更随机”的随机序列，我就不会使用C库附带的正常序列（除非这些库是由了解随机性的人编写的） - 你应该研究像Mersenne Twister这样的东西，使用/dev/random（如果在Linux下）等等。

您可能还想查看代码片段。

if (array[i] == minV)
    minOcc++;
if (array[i] == minV)
    maxOcc++;

我认为最后if应该与maxV而不是minV进行比较。否则，您的最小和最大计数将不同。

当我进行更改（并将% 3000更改为% 30，以获得一系列重复项）时，我看到：

Minmim value is index 112 with value 0 and 65 occurances
Maxium value is index 24 with value 29 and 58 occurances

而且，就这个问题而言，这并不重要，你可能想要在某种程度上清理你的拼写：

lenght - ＆gt; length。
minmum - ＆gt; minimum
maxium - ＆gt; maximum
occurances - ＆gt; occurrences

Answer 2

我对物理进行数值模拟，我的小组使用GSL library：

#include <gsl/gsl_rng.h>
#include <gsl/gsl_randist.h>

class Random
{
private:
    gsl_rng* r; //!< Pointer to the gsl rng
public:
    //! Constructor: uses argument as the seed
    Random(long unsigned int seed);

    long int R(int N);
    long double R();
    long double gaussianR(long double sigma);
};

inline Random::Random(long unsigned int s)
{
    r = gsl_rng_alloc( gsl_rng_taus );
    gsl_rng_set(r, s); //seed to use to the pseudo-aleatory number generator.
}

// a uniform number between 0 and N-1
inline long int Random::R(int N)
{
    return gsl_rng_uniform_int (r, N);
}

// a uniform number between 0 and 1
inline long double Random::R()
{
    return gsl_rng_uniform_pos( r );
}

// a gaussian distribution with sigma
inline long double Random::gaussianR(long double sigma)
{
    return gsl_ran_gaussian(r, sigma);
}

你必须用旗子编译它： OTHER_LDFLAGS = -lgsl -lm -lgslcblas

并添加includes和libs（这适用于fink安装案例）：

HEADER_SEARCH_PATHS = / sw / include LIBRARY_SEARCH_PATHS = / sw / lib

希望这有帮助。

Answer 3

绅士：注意

是的！这个答案是“老”。在c ++ 11时代，一定要使用c ++ 11 <random>。但是，请不要在事实之后几年内投下这个问题，因为你认为“ Ew 每个人知道 rand()是邪恶的！” 。事实上，事实并非如此。它只是有限的，并且非常容易使用。但是 - 作为一个历史事实，它作为一个API存在，仍然有助于记录如何使用它更好。我没有删除这个答案。

原始答案：

请阅读

http://eternallyconfuzzled.com/arts/jsw_art_rand.aspx

值得注意的是，不要写rand() % 3000。写

 int r = rand() / ( RAND_MAX / 3000 + 1 );

事实上，随机应该是均匀分布的，这意味着当样本数量足够大时（对于初学者而言，大于域的大小），下限和上限确实会有接近100％的发生几率。 / p>

这就是真正的随机性（尝试不使用蒙特卡罗算法 - 你会非常不满意）

Answer 4

您可以使用C ++ 11中包含的新random库，也可以使用它基于的Boost :: Random库。

Answer 5

我认为问题在于您的初始陈述是错误的。 代码每次都提供不同的数字。我尝试了未经修改的代码，结果如下：

Minmim value is index 1194 with value 0 and 1 occurances
Maxium value is index 1264 with value 2995 and 1 occurances

Minmim value is index 1958 with value 1 and 1 occurances
Maxium value is index 1510 with value 2991 and 1 occurances

...

但是，代码中有两个错误：

在第二个for循环中，你应该从i = 0开始。
您应该在同一循环中与maxV而不是minV进行比较。

关于随机数生成：

当播种相同的号码时，系列的rand（）calles应返回相同的数字。 rand（）不是随机数，而是伪随机数。 rand（）应该有这种方式，因为当使用相同的种子启动时，模拟将输出相同的结果。这是一个非常好的财产。
您使用当前时间播种，这是正常的，因此rand（）每次都应返回不同系列的数字（至少多次不调用时）一秒）。播种对我来说很好看。事实上它与here提供的示例非常相似。
样本大小为2000，生成的数字范围为3000.这意味着最小大小和最大大小不可能始终相同。如果样本量为百万，则概率很高2999应该是最多运行中的最大数量。

Answer 6

伪随机数发生器（PRNG）的行为完全正常。

事实上，如果你从rand()中抽取足够的数字，你将永远得到相同的极值，因为它是均匀分布的。

在您的情况下，问题是：您是否需要其他行为？你不应该像@sehe建议的那样扑向真随机数。这可能毫无用处，甚至在处理蒙特卡罗算法的随机模拟时也存在问题。想象一下，您想要根据随机数调试代码片段，或者您的同事打算检查您的结果：如果您无法重现相同的随机序列，您会怎么做？ < / p>

这就是为什么PRNG足够并且在您不需要加密安全随机数时通常首选的原因之一。

根本没有随意 - 替代品？

6 个答案: