Question

我已经看到了一些建议，即每次执行不会多次播放伪随机数生成器，但从未附带过彻底的解释。当然，很容易理解为什么以下（C / C ++）示例不是一个好主意：

int get_rand() {
  srand(time(NULL));
  return rand();
}

因为每秒多次调用get_rand会产生重复的结果。

但以下示例是否仍然是可接受的解决方案？

MyRand.h

#ifndef MY_RAND_H
#define MY_RAND_H

class MyRand
{
  public:
    MyRand();
    int get_rand() const;
  private:
    static unsigned int seed_base;
};

#endif

MyRand.cpp

#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include "MyRand.h"

unsigned int MyRand::seed_base = static_cast<unsigned int>(time(NULL));

MyRand::MyRand()
{
  srand(seed_base++);
}

int MyRand::get_rand() const
{
  return rand();
}

的main.cpp

#include <iostream>
#include "MyRand.h"

int main(int argc, char *argv[]) 
{
  for (int i = 0; i < 100; i++) 
  {
    MyRand r;
    std::cout << r.get_rand() << " ";
  }
}

即。即使MyRand：s构造函数快速连续多次调用，每次调用srand都有不同的参数。显然，这不是线程安全的，但后来也不是rand。

Answer 1

每次调用伪随机数生成器函数时，生成器都会采用某种内部状态并生成伪随机数和新的内部状态。仔细选择转换内部状态的算法，使输出看起来是随机的。

当您为随机数生成器播种时，您基本上设置了此内部状态。如果将内部状态重置为某个可预测值，则会失去随机性。

例如，流行的简单RNG是线性同余生成器。数字生成如下：

X[n+1] = (a X[n] + c) mod m

在这种情况下，X [n + 1]既是结果又是新的内部状态。如果您按照上面的建议每次播种生成器，您将获得如下所示的序列：

{(ab + c) mod m, (a(b+1) + c) mod m, (a(b+2) + c) mod m, ...}

其中b是您的seed_base。这看起来并不随机。

Answer 2

如果你的种子是可预测的，它就在这里，因为你只是递增它，rand（）的输出也是可预测的。

这实际上取决于您为什么要生成随机数，以及“随机”对您来说是一个可接受的随机数。在您的示例中，它可以快速连续地避免重复，这对您来说可能已经足够了。毕竟，重要的是它运行。

几乎在每个平台上都有比rand（）生成随机数的更好方法。

Answer 3

这是额外的处理，不需要做。

在那个场景中，我只是在循环开始之前使用基于时间的种子调用构造函数一次。这将保证随机结果，而无需为每次迭代更改种子的额外开销。

我不认为你的方法比任何更多随机。

Answer 4

您可以将随机数生成（这不再是严格意义上的实现方式，而是作为示例）作为值表。如果你记得在统计数据中做任何这样的东西做简单的随机样本，种子基本上会告诉你在随机数的大表中开始的行和列。一遍又一遍地重新播种根本就没有用，因为我们已经可以假设这些数字已经正常分布了。

不止一次播种没有额外的好处，因为这应该足够好（取决于应用）。如果确实需要“更多”随机数，则有许多随机数生成方法。我能想到的一个案例是以线程安全的方式生成随机数。

虽然您的解决方案是可以接受的，但您的数字不会比在全球范围内播种一次更随机。 srand一般不应该属于构造函数。如果您想支持随机数，请在程序启动时播种一次，然后忘掉它。

不止一次播种伪随机数发生器的问题？

4 个答案: