我使用math.random()方法来生成随机数。但我对这种方法持怀疑态度。math.random()是允许生成随机数的算法。有没有其他的随机数生成算法？) (Math.random() * (N-i));
one[r] = one[i]; }
有没有更好的随机数生成算法
浏览 2提问于2014-03-25得票数 5
我知道许多基于某些算法、物理系统等的均匀随机数生成器(RNG)。最终，所有这些都会导致均匀分布的随机数。了解是否存在高斯RNG是很有趣的，也是很重要的，也就是说，算法或其他东西会创建高斯随机数。我很感兴趣，如果有一些论文，算法，甚至想法来创建高斯随机数而不使用任何统一的RNG。这只是说，我们假装不知道存在统一的随机数生成器。
浏览 0提问于2016-01-21得票数 1
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堆排序不被视为稳定排序算法的原因
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在Java排序中，根据对随机数数组进行排序似乎是最好的排序算法，但我仍然看到堆排序不稳定，为什么呢？在对数组或随机数排序时，哪种排序算法应该被认为是最佳算法？
浏览 5提问于2015-08-04得票数 1
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我需要一个伪随机数生成器算法，用于课程中指定的汇编语言程序，我更喜欢简单的算法。但是，我不能使用外部库。
什么是一个好的，简单的伪随机数生成器算法？
浏览 2提问于2008-09-18得票数 6
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基于伪随机数的神经网络
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在第3.1节中，它说：
目的是利用神经网络改善任意算法产生的随机数的随机性。为了通过神经网络对伪随机数进行改进，在MATLAB中采用改进的减并算法生成伪随机数。用NIST检验了改进后的with算法产生的随机数的随机性。然后，利用这些随机数作为输入值、初始权值、偏差值和隐层的神经元数。网络的输出值是在不经过培训的情况下评估的。神经网络的输出值是基于神经网络的伪随机数.因此，该算法可以称为基于神经网络的伪随机数<
浏览 0提问于2021-09-26得票数 -1
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我们使用真正的随机数生成器作为密钥的来源进行加密。我无法理解的是:在对称密钥算法的情况下，这个密码文本是如何解密的，因为我们需要相同的随机数来解密密码文本。我能猜测的是：PRNG和真正的随机数生成器是否用作种子？
浏览 0提问于2018-08-27得票数 1
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在这个中，我看到堆排序和合并排序对包含随机数的数组最有效。但是，如果我们将这些排序算法与基和内排序算法进行比较呢？谢谢
浏览 2提问于2018-09-23得票数 0
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在几种公钥算法中，运行该算法的人必须生成一个随机数(与密钥分离)。对于加密和签名，这个随机数可以是相同的吗？例如，如果我用ElGamal加密一条消息并使用DSA签名，我可以使用创建ElGamal签名的随机数字作为ElGamal的随机输入吗？
浏览 0提问于2015-03-10得票数 3
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我读过一些关于熵和随机数发生器的文章。
我发现很少有算法在线生成128位熵支持的随机数发生器.我可以从这个网站的其他讨论中看出，随机数发生器不会改变熵。似乎N位熵支持随机数发生器只取决于算法所支持的初始状态的比特数。如果我的理解是正确的，我想知道如果我们不知道算法(比如在黑匣子中测试)，是否有可能计算出任何给定的随机数生成器所支持的熵的多少位？
浏览 0提问于2017-01-25得票数 3
当然，这将取决于生成伪随机数的算法，但我想知道的是，是否存在实用的、可用的伪随机数生成算法，它们在周期结束之前不会重复两次相同的数字。
浏览 0提问于2018-03-23得票数 2
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我所知道的所有符合Kerckhoff原理的密码算法都依赖于安全的随机数生成。假设存在一个能够完美预测任意随机数生成器结果的“数字甲骨文”，Kerckhoff兼容的算法是否可能？
浏览 0提问于2017-09-13得票数 2
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我有以下代码：let gold = [ for i in years do yield rand.NextDouble()]let gold = [ for i in years do yield System.Random.NextDouble()]
浏览 3提问于2015-04-25得票数 1
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洗牌部分采用Fisher Yates算法。但是我不知道哪个随机数发生器能产生很好的不可预测的随机数，供洗牌算法使用。52张卡片有52！~= 8.065e67可能的序列。
浏览 4提问于2017-09-07得票数 1
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准确的大O分析
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这个例程经常用于算法的仿真。我们假设存在一个随机数发生器RandInt(i，j)，它以相同的概率在i和j之间产生。以下是三种算法：(ii)与演算法(i)相同，但保留一个称为使用阵列的额外阵列。当随机数Ran第一次放入数组A中时，设置UsedRan = true。这意味着当使用随机数填充Ai时，可以一步进行测试，以确定是否使用了随机数
浏览 1提问于2014-04-03得票数 0
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自动并行友好编程实践
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从：避免不必要的序列化算法:算法，如必须将种子传递给下一个生成器调用的随机数生成器，在线程内调用生成器的次数无法准确预测时，不必要地序列化该算法。这些算法应该被更多的分布式版本所取代。问:请大家解释一下，“如果线程内调用生成器的次数不能准确预测，就不必要地序列化算法。”对于随机数生成，我们必须传递一个种子。因此，如何避免序列化。
浏览 2提问于2011-03-05得票数 1
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每个内置方法都有自己的算法来执行该函数。我想知道Random.Next()在生成随机数方面到底能实现什么？它背后的算法是什么？要用另一种方式来问这个问题:如果没有随机类，你将如何编写一个方法来生成随机数？
浏览 4提问于2014-10-07得票数 0
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我试图剖析MDN提供的随机数(两个整数之间)算法。我只需简单地插入数字，然后在一张划痕纸上一步一步地遍历算法。
预期结果：范围之间的随机数可以上升到，实际上包括最大值。实际结果：无论我选择什么min/max --我的测试结果似乎表明，该算法实际上不可能产生“接近”最大数的随机数。我总是得到的结果永远不会超过(最大)。我不确定这是否是这个算法的唯一问题，但这是最明显的。
浏览 0提问于2020-03-13得票数 0
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随机数生成函数基于伪随机数产生器(PRNG)算法。根据该算法，从随机数中选取集合中的每一个值，输出都会有等频。
我想知道为什么在对小计数进行测试时，同样的情况不成立。
浏览 1提问于2015-06-15得票数 0
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