random 实现原理

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python random.sample原理 -回复

python random.sample原理-回复Python random.sample函数是用于在指定序列中随机选择固定数量的元素，而不会重复选择相同的元素。

在本文中，我们将逐步解析random.sample函数的实现原理。

# Step 1: 导入random模块首先，我们需要导入Python的random模块，因为random.sample函数位于该模块中。

可以使用以下代码实现导入：pythonimport random# Step 2: 函数签名random.sample函数的函数签名如下：pythonrandom.sample(population, k)其中，`population`参数表示要从中进行随机抽样的序列，可以是列表、元组、字符串等可迭代对象；`k`参数表示要选择的抽样数量。

# Step 3: 参数验证在实现random.sample函数的逻辑之前，需要先对传入的参数进行验证。

我们来检查一下参数的合法性，以确保函数能够正常工作。

* 检查`population`参数是否为可迭代对象；* 检查`k`参数是否为正整数；* 检查`k`参数是否小于或等于`population`中元素的数量。

如果参数不满足上述条件，则应该引发适当的异常。

例如，如果`population`不可迭代，则抛出`TypeError: Population must be a sequence or set.`；如果`k`参数不为正整数，则抛出`TypeError: k must be a positive integer.`；如果`k`大于`population`的长度，则抛出`ValueError: Sample larger than population.`。

# Step 4: 创建结果列表我们将创建一个空列表，用于存储随机选择的元素。

可以使用以下代码创建该列表：pythonresult = []# Step 5: 选择随机元素在这一步，我们将使用循环和条件语句从`population`中选择随机元素，并将其添加到结果列表中。

randomshuffle函数

randomshuffle函数一、介绍randomshuffle函数是Python中random模块中的一个函数，可以将一个序列随机打乱顺序。

该函数在数据分析、机器学习等领域中广泛应用。

二、语法random.shuffle(x, random=None)参数说明：x：要进行随机打乱的序列，可以是列表、元组或字符串。

random：可选参数，用于指定随机数生成器的种子。

如果不指定，则使用系统时间作为种子。

返回值：该函数没有返回值，直接对原序列进行修改。

三、示例下面是一个简单的示例，展示了如何使用randomshuffle函数对列表进行随机打乱：```pythonimport randommy_list = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(my_list)print(my_list)```输出结果可能为：```[5, 1, 4, 2, 3]```四、实现原理randomshuffle函数的实现原理比较简单。

其主要步骤如下：1. 如果指定了random参数，则使用指定的种子初始化随机数生成器；否则使用系统时间作为种子。

2. 随机生成一个数字n，范围在0到len(x)-1之间。

3. 将x[n]与x[0]交换位置。

4. 随机生成一个数字m，范围在1到len(x)-1之间。

5. 将x[m]与x[1]交换位置。

6. 重复以上步骤，直到所有元素都被随机打乱。

五、注意事项1. randomshuffle函数直接修改原序列，不会返回新的序列。

2. 如果要对字符串进行随机打乱，需要先将其转换为列表或元组。

3. 如果要对多维数组进行随机打乱，需要使用numpy库中的shuffle 函数。

4. 如果需要多次随机打乱同一个序列，可以先将其复制一份再进行操作，以免修改原数据。

六、完整代码下面是一个完整的randomshuffle函数的实现代码：```pythonimport randomdef random_shuffle(seq, seed=None):"""随机打乱一个序列:param seq: 要打乱的序列，可以是列表、元组或字符串:param seed: 随机数生成器的种子，默认为None表示使用系统时间作为种子:return: 打乱后的序列"""if isinstance(seq, str):seq = list(seq)elif not isinstance(seq, (list, tuple)):raise TypeError("seq must be a list, tuple or string")if seed is not None:random.seed(seed)for i in range(len(seq) - 1, 0, -1):j = random.randint(0, i)seq[i], seq[j] = seq[j], seq[i]if isinstance(seq, tuple):return tuple(seq)elif isinstance(seq, str):return ''.join(seq)else:return seq```七、总结randomshuffle函数是Python中一个非常有用的函数，可以帮助我们快速地对序列进行随机打乱。

java类random的nextfloat函数

java类random的nextfloat函数Java类Random的nextFloat函数用于生成一个随机的浮点数。

它的返回类型是float，范围在0.0f（包含）和1.0f（不包含）之间。

下面是Random类的nextFloat函数的实现原理和使用方法的详细描述：实现原理：Random类使用一个48位的种子来生成随机数。

在Java 8之前，Random类使用48位的线性同余算法来产生伪随机数，该算法的周期长度为2^48，这意味着最多可以产生约2^48个不同的随机数序列。

而在Java 8及之后的版本中，Random类使用了一种更强大的种子生成器，它的周期长度为2^48-1nextFloat函数内部通过调用nextInt函数来生成一个32位的随机整数，然后将它转换为一个float类型的值。

在这个转换过程中，将32位的整数转换为32位的浮点数表示形式，再利用浮点数的规则将其映射到0.0f到1.0f之间。

使用方法：1. 导入java.util.Random类。

2. 创建Random对象：Random random = new Random(;3. 调用nextFloat函数生成一个随机的浮点数：float randomNumber = random.nextFloat(;4.可以将生成的随机数用于需要浮点数的任何地方，例如计算、比较等。

需要注意的是，由于随机数是基于种子生成的，如果每次运行程序时使用相同的种子，那么生成的随机数序列将是一样的。

如果需要生成不同的随机数序列，可以在创建Random对象时传入不同的种子。

例如，可以使用系统当前时间作为种子，这样每次生成的随机数序列将是随机的。

示例代码：import java.util.Random;public class RandomExamplepublic static void main(String[] args)Random random = new Random(;float randomNumber = random.nextFloat(;System.out.println("随机数：" + randomNumber);}以上就是关于Java类Random的nextFloat函数的详细说明。

radom函数

radom函数random函数是Python中的一种内置函数，它可以用于生成随机数。

这个函数可以用来模拟概率和抽样等常见的随机现象。

random函数位于python标准库中的random模块中，其语法为random.函数名，可以通过import random导入该模块，也可以使用from random import *导入所有函数。

random函数可以用于实现多种不同的功能，包括生成伪随机整数、浮点数、序列、字符串等。

最常用的是生成伪随机整数，可以使用random.randint(a,b)，其中a和b 分别是需要生成整数的最小值和最大值，返回值为[a,b]之间的一个整数。

也可以使用random.randrange()函数，可以指定随机数的范围和步长，返回的是一个在该范围内的随机整数。

另外，random函数还可以用来生成伪随机浮点数，可以使用random.random()函数，它返回一个0-1之间的浮点数。

也可以使用random.uniform(a,b)，其中a和b分别是最小值和最大值，返回的是[a,b]之间的一个浮点数。

此外，random函数还可以用来生成伪随机序列和字符串。

例如，可以使用random.shuffle(seq)函数，它可以将给定的序列seq打乱顺序，返回一个打乱后的新序列。

也可以使用random.sample(population,k)函数，其中population是一个集合，而k是需要抽取的元素的数量，该函数从population中随机抽取k个不重复的元素，返回一个列表。

另外，还可以使用random.choice(seq)函数，它从序列seq中随机抽取一个元素，返回该元素。

此外，还可以使用random.choices(population,k)函数，其中population是一个集合，而k是需要抽取的元素的数量，该函数从population中随机抽取k个元素，并且可以重复抽取，返回一个列表。

随机数生成原理实现方法不同编程语言的随机数函数

1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理：Srand ( )和Rand( )函数。

它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。

其中a，b，m都是常数。

因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。

Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。

它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。

1-1：线性同余法：其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。

模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。

例如：a=1220703125a=32719 （程序中用此组数）a=16807代码：void main( ){const int n=100;double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed;m=pow(2,31);cout<<"设置m值为"<<m-1<<endl;cout<<"输入种子"<<endl; //输入种子cin>>seed;f[0]=seed;for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数{f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1));g[i-1]=f[i]/(m-1);cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度cout<<i<<" "<<'\t'<<g[i-1]<<endl;}}结果分析：统计数据的平均值为：0.485653统计数据的方差为：0.3205761-2：人字映射递推公式就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。

random函数详解

random函数详解1. 随机函数 Math.random() Math.random(); 取值范围是[ 0.0,1.0 )的左闭右开区间。

具体源代码如下所⽰： Math.random()是⽣成0~1之间的⼩数(double类型的)，类似⽣成的结果如下图所⽰：最上⾯的两个图贴出来的是Math.random()的源代码，当我们开始直接使⽤Math.random()的时候，发现进⼊会判断random是否为空，如果为空则创建⼀个Random对象否则直接通过这个random⽣成⼀个0 ~ 1 之间的double类型⼩数。

应⽤案例：2. 随机函数 java.util.Random()　下⾯Random()的两种构造⽅法： Random()：创建⼀个新的随机数⽣成器。

Random(long seed)：使⽤单个 long 种⼦创建⼀个新的随机数⽣成器。

　我们可以在构造Random对象的时候指定种⼦，如：Random r1 = new Random(20);或者默认当前系统时间的毫秒数作为种⼦数:Random r1 = new Random();具体随机种⼦源代码如下：需要说明的是：你在创建⼀个Random对象的时候可以给定任意⼀个合法的种⼦数，种⼦数只是随机算法的起源数字，和⽣成的随机数的区间没有任何关系。

如下⾯的Java代码：初始化时25并没有起直接作⽤（注意：不是没有起作⽤）,rand.nextInt(100);中的100是随机数的上限,产⽣的随机数为0-100的整数,不包括100 --> [0 , 100)课外引⼊：产⽣随机数函数以及线程池中的⼀些函数使⽤的都是System.nanoTime，System.nanoTime提供相对精确的计时，但是不能⽤他来计算当前⽇期。

此⽅法只能⽤于测量已过的时间，与系统或钟表时间的其他任何时间概念⽆关。

返回值表⽰从某⼀固定但任意的时间算起的毫微秒数具体不同案例对⽐如下：<1. 种⼦相同的随机数<2. 缺省参数的随机数。

java中math类random()方法的原理

java中math类random()方法的原理摘要：1.Math.random()方法简介2.Math.random()方法生成的随机数范围3.如何使用Math.random()方法生成指定范围的随机数4.Math.random()方法的应用示例正文：在Java编程中，Math.random()方法广泛应用于随机数的生成。

下面我们将详细介绍Math.random()方法的原理、生成随机数范围以及如何使用该方法生成指定范围的随机数。

## 1.Math.random()方法简介Math.random()方法位于ng包下，用于生成一个随机的double 类型数字。

这个数字的范围在0（包括）到1（不包括）之间。

每次调用Math.random()方法，都将得到一个不同的随机数。

## 2.Math.random()方法生成的随机数范围Math.random()方法生成的随机数范围是0（包括）到1（不包括）。

这意味着你可以用这个随机数来构造一个大于等于0且小于1的随机数。

如果你需要一个大于1的随机数，可以将生成的随机数乘以一个大于1的系数。

例如，如果你想生成一个0到100之间的随机整数，可以使用以下代码：```javaint randomInt = (int) (Math.random() * 100);```## 3.如何使用Math.random()方法生成指定范围的随机数要生成指定范围的随机数，可以使用以下公式：```javarandomInt = (int) (Math.random() * (max - min + 1)) + min```其中，`randomInt`表示生成的随机整数，`min`和`max`分别表示范围的最小值和最大值。

例如，生成一个范围在1到10之间的随机整数，可以使用以下代码：```javaint randomInt = (int) (Math.random() * 9) + 1;```## 4.Math.random()方法的应用示例在实际编程中，Math.random()方法可以用于生成各种随机数，例如：```java// 生成0到9之间的随机整数int randomDigit = (int) (Math.random() * 10);// 生成A到Z之间的随机大写字母char randomUpperCase = (char) ("A" + Math.random() * 26);// 生成一个0到100之间的随机浮点数double randomDouble = Math.random();```总之，Math.random()方法在Java编程中具有广泛的应用，通过合理地设置参数，可以轻松地生成各种范围的随机数。

random 随机数

random 随机数
随机数是信息论和概率论的基础，是现代计算机系统的重要的组成部分。

它的定义是不确定的，事先不可预料，且无法确定性较大的数字，这种数字可以用来处理很多复杂的任务。

它的运用可以被广泛的应用于工业，金融，娱乐，医疗，国防等等领域。

随机数可以解决许多复杂的技术问题，也经常被用来解决实际的实际问题。

它与计算机编程相比较，有着更快的执行速度，也更加灵活，也就是更广泛的应用。

它可以在指定的范围内，生成均匀分布的概率数字，有些还能够被应用到有能源的领域，使得大量的数据被传递到更高的精度。

随机数也在加密中有广泛的应用。

如果一个数据结构中的数据从它的头部和尾部的数据采用随机数，这样就会更加安全，从而可以避免对其他人的数据被访问到。

另外，随机数也可以被用来生成加密的密钥，用以保护感的信息不被截获，从而实现安全的通讯。

随机数也可以用来模拟自然现象，它可以被用来模拟不同的天气情况，如大风暴，暴雨，大雾等，也可以被用来模拟不同的动物行为，比如野生动物追逐，迁徙等等。

随机数也可以被用来创建可能的结果，它可以模拟不确定的结果，比如赌博和抽签。

此外，随机数也可以被用来分析，分解和重构已有的信息，并有助于挖掘结构，发现规律等。

随机数的运用可以表明，当模式和规则不可知时，它们能对许多复杂的技术问题起到重要作用。

它们也可以让我们更好地理解自然界，
把握不确定性，探索未知的可能性，从而获取切实可行的解决方案。

rand原理

rand原理rand函数是一个随机数生成函数，它可以生成伪随机数。

在计算机领域中，因为计算机实际上是以确定性方式工作的，所以无法生成真正的随机数。

因此，我们使用伪随机数来模拟真正的随机性。

rand函数的原理是基于一个种子值(seed)，通过一系列的数学运算来生成随机数。

在同样的种子值下，rand函数每次被调用时都会生成相同的随机数序列。

因此，为了让rand函数生成不同的随机数序列，我们需要改变种子值。

在C语言中，我们可以使用srand函数来设置种子值。

通常情况下，我们可以使用系统时间作为种子值，因为时间是一个不断变化的值，这样就能够保证每次程序运行时都会生成不同的随机数序列。

下面是一个简单的例子，演示了rand函数的使用：```#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>int main() {// 设置种子值srand(time(NULL));// 生成10个随机数for (int i = 0; i < 10; i++) {int randomNum = rand();printf("%d\n", randomNum);}return 0;}```上述代码中，srand函数使用了time(NULL)作为种子值。

time(NULL)会返回当前的时间，以秒计算。

然后，每次调用rand函数时都会生成一个随机数，并通过printf函数打印出来。

需要注意的是，rand函数生成的随机数范围是0到RAND_MAX之间的整数，其中RAND_MAX是一个宏，表示系统能够生成的最大随机数。

总的来说，rand函数是一个通过设置种子值来生成伪随机数的函数。

通过改变种子值，我们可以获得不同的随机数序列。

excel函数randbetween的原理

excel函数randbetween的原理
Excel函数RAND()用于生成一个0到1之间的随机数。

Excel函数RANDBETWEEN(low, high)用于生成一个在指定范
围内的随机整数，包括low和high。

RANDBETWEEN函数的原理是：首先，根据RAND函数生
成一个0到1之间的随机数。

然后，将这个随机数与(high -
low + 1)相乘，得到一个0到(high - low + 1)之间的随机数。

最后，将这个随机数加上low，得到在指定范围内的随机整数。

例如，使用RANDBETWEEN(1, 10)函数，Excel会先生成一
个0到1之间的随机数，例如0.632。

然后，将0.632与(10-
1+1)相乘，得到一个0到10之间的随机数，例如6.32。

最后，将6.32加上1，得到一个在1到10之间的随机整数，例如7。

需要注意的是，每次计算Excel表格时，RAND函数会重新生
成一个随机数。

因此，使用RANDBETWEEN函数生成的随
机数也会在每次计算时改变。

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random 实现原理
以random实现原理为标题，本文将介绍random的实现原理及其在计算机科学中的应用。

一、random的定义与作用
random是一个计算机科学中常用的函数或算法，用于生成随机数。

随机数在计算机科学中有着广泛的应用，如密码学、模拟、游戏等领域。

随机数的生成需要具备以下两个特性：不可预测性和均匀性。

不可预测性指的是随机数的生成过程是不可预知的，无法通过已知信息推测出来；均匀性指的是生成的随机数应该在给定的范围内均匀分布。

二、random的实现原理
在计算机中，要实现随机数的生成并不容易。

因为计算机是一个确定性的机器，无法自主地产生真正的随机数。

所以我们需要通过一些算法来模拟生成随机数的过程。

常见的随机数生成算法有伪随机数生成算法和真随机数生成算法。

伪随机数生成算法是通过确定性的过程产生一个看似随机的序列，而真随机数生成算法则是通过物理过程来产生真正的随机数。

1. 伪随机数生成算法
伪随机数生成算法是基于一个起始值，通过一系列的数学运算来生成一个序列。

这个序列看起来是随机的，但实际上是可以被复现的。

常见的伪随机数生成算法有线性同余法、梅森旋转算法等。

其中，线性同余法是最常见的伪随机数生成算法之一。

它的基本原理是通过一个线性方程，不断地迭代产生一个序列。

具体的算法如下：
X(n+1) = (aX(n) + c) mod m
其中，X(n)表示当前的随机数，X(n+1)表示下一个随机数，a、c、m是事先给定的参数。

通过调整这三个参数的值，可以得到不同的伪随机数序列。

2. 真随机数生成算法
真随机数生成算法是通过物理过程来产生真正的随机数。

这些物理过程可以是天然的随机现象，如大气噪声、放射性衰变等；也可以是基于硬件设备的随机过程，如随机数发生器等。

其中，随机数发生器是最常见的真随机数生成算法之一。

它通过利用物理过程中的随机性来产生真正的随机数。

随机数发生器可以是硬件设备，也可以是基于物理原理的软件算法。

常见的硬件随机数发生器包括热噪声发生器、光噪声发生器等。

三、random的应用
随机数在计算机科学中有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：
1.密码学
密码学是随机数应用最重要的领域之一。

随机数被用来生成密钥、加密算法的初始化向量等。

随机数的不可预测性保证了密码算法的安全性。

2.模拟
在模拟领域中，随机数被用来模拟随机事件，如粒子的运动轨迹、天气变化等。

通过使用随机数，可以使模拟结果更加真实和准确。

3.游戏
在游戏开发中，随机数被广泛应用于生成随机地图、随机敌人的行动等。

通过使用随机数，可以增加游戏的可玩性和挑战性。

4.统计学
在统计学中，随机数被用来进行抽样、模拟统计模型等。

通过使用随机数，可以更好地描述和分析随机事件的分布和规律。

random是一个用于生成随机数的函数或算法。

通过伪随机数生成算法或真随机数生成算法，可以实现随机数的生成。