随机数和伪随机数
随机数
根据百科上的定义可以看到,真随机数是依赖于物理随机数生成器的。使用较多的就是电子元件中的噪音等较为高级、复杂的物理过程来生成。
使用物理性随机数发生器生成的真随机数,可以说是完美再现了生活中的真正的“随机”,也可以称为绝对的公平。
伪随机数
从定义我们可以了解到,伪随机数其实是有规律的。只不过这个规律周期比较长,但还是可以预测的。主要原因就是伪随机数是计算机使用算法模拟出来的,这个过程并不涉及到物理过程,所以自然不可能具有真随机数的特性。
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
cout<<rand()<<" ";
}
cout<<endl;
连续两次运行这个过程,结果是一样的。(程序简单,自行试验)
这就是伪随机数了!!!!
就好像是在系统中已经有了一个0~RAND_MAX的一个乱序序列,我们调用rand()的时候都是参照这个序列和随机种子的,这里没有设置随机种子,因此随机种子为1,当随机种子为x的时候,我们可以根据这个随机种子x来计算出一个随机数f(x, m),其中m为这个序列中的伪随机数。如果随机种子是固定的,那么每次调用rand()依然可以计算出来了。
1.3随机种子
由上面我们就知道了,所谓随机数其实是伪随机数,所谓的‘伪’,意思是这些数其实是有规律的,只不过因为算法规律太复杂,很难看出来而已。
但是,再厉害的算法,如果没有一个初始值,它也不可能凭空造出一系列随机数来,我们说的种子就是这个初始值。
random随机数是这样生成的:我们将这套复杂的算法(是叫随机数生成器吧)看成一个黑盒,把我们准备好的种子扔进去,它会返给你两个东西,一个是你想要的随机数,另一个是保证能生成下一个随机数的新的种子,把新的种子放进黑盒,又得到一个新的随机数和一个新的种子,从此在生成随机数的路上越走越远。
JS常用包
seedrandom
npm install seedrandom