在C中生成INTEGERS的均匀分布
我编写了一个C函数，我认为从范围[rangeLow，rangeHigh]（包括范围）的均匀分布中选择整数 。 这不是家庭作业 – 我只是在一些嵌入式系统中使用它来修补我正在做的事情。
在我的测试用例中，此代码似乎产生了适当的分布。 但是，我并不完全相信实施是正确的。 如果我在这里做错了什么，有人可以做一次健全检查并让我知道吗？
//uniform_distribution returns an INTEGER in [rangeLow, rangeHigh], inclusive. int uniform_distribution(int rangeLow, int rangeHigh) { int myRand = (int)rand(); int range = rangeHigh - rangeLow + 1; //+1 makes it [rangeLow, rangeHigh], inclusive. int myRand_scaled = (myRand % range) + rangeLow; return myRand_scaled; } //note: make sure rand() was already initialized using srand() PS我搜索了这样的其他问题。 但是，很难过滤掉讨论随机整数而不是随机浮点数的小问题子集。
在某些实现中， rand()在其低阶位上没有提供良好的随机性，因此模数运算符不会提供非常随机的结果。 如果您发现是这种情况，您可以尝试这样做：
int uniform_distribution(int rangeLow, int rangeHigh) { double myRand = rand()/(1.0 + RAND_MAX); int range = rangeHigh - rangeLow + 1; int myRand_scaled = (myRand * range) + rangeLow; return myRand_scaled; }
使用rand()这种方式会产生Lior所指出的偏见。 但是，如果你能找到一个统一的数字生成器来计算myRand ，那么这种技术就可以了。 一个可能的候选人将是drand48() 。 这将极大地减少对非常难以检测的东西的偏见量。
但是，如果你需要加密安全的东西，你应该使用Lior的答案中概述的算法，假设你的rand()本身是加密安全的（默认的可能不是，所以你需要找到一个）。 以下是Lior所描述的简化实现。 我们假设范围落在RAND_MAX范围内，并计算合适的倍数，而不是计算位数。 最坏的情况是，算法最终会根据请求对该范围内的数字平均调用两次随机数生成器。
int uniform_distribution_secure(int rangeLow, int rangeHigh) { int range = rangeHigh - rangeLow + 1; int secureMax = RAND_MAX - RAND_MAX % range; int x; do x = secure_rand(); while (x >= secureMax); return rangeLow + x % range; }
假设rand（）在[0..RAND_MAX]范围内生成均匀分布的值I，并且您希望在[L，H]范围内生成均匀分布的值O.
假设I in是范围[0..32767]而O在[0..2]范围内。
根据您建议的方法，O = I％3。 请注意，在给定范围内，有10923个数字，其中I％3 = 0,10923数字，其中I％3 = 1，但仅有10922个数字，其中I％3 = 2。 因此，您的方法不会将I中的值统一映射到O.
作为另一个例子，假设O在[0..32766]范围内。
根据您建议的方法，O = I％32767。 现在，对于I = 0和I = 32767，你将得到O = 0。 因此，0是任何其他值的两倍 – 您的方法再次不均匀。
生成统一映射的建议方法如下：
-
计算在[L，H]范围内存储随机值所需的位数：
unsigned int nRange =（unsigned int）H – （unsigned int）L + 1;
unsigned int nRangeBits =（unsigned int）ceil（log（（double（nRange）/ log（2。））; -
生成nRangeBits随机位
这可以通过右移rand（）的结果轻松实现
-
确保生成的数字不大于HL。 如果是 – 重复步骤2。
-
现在，您可以通过添加L将生成的数字映射到O.
我认为已知rand（）不是很好。 这取决于您需要的“随机”数据有多好。
- http://www.azillionmonkeys.com/qed/random.html
- http://www.linuxquestions.org/questions/programming-9/generating-random-numbers-in-c-378358/
- http://forums.indiegamer.com/showthread.php?9460-Using-C-rand%28%29-isn-t-as-bad-as-previously-thought
我想你可以写一个测试，然后计算卡方值，看看你的制服发生器有多好：
http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test
根据您的使用情况（不要将其用于在线扑克洗牌机），您可以考虑使用LFSR
http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_feedback_shift_register
如果你只想要一些伪随机输出，它可能会更快。 另外，据说他们可以是统一的，虽然我没有足够的数学来支持这种说法。
纠正分布错误的版本（由Lior指出）涉及rand（）返回的高位，并且仅使用整数数学（如果需要）：
int uniform_distribution(int rangeLow, int rangeHigh) { int range = rangeHigh - rangeLow + 1; //+1 makes it [rangeLow, rangeHigh], inclusive. int copies=RAND_MAX/range; // we can fit n-copies of [0...range-1] into RAND_MAX // Use rejection sampling to avoid distribution errors int limit=range*copies; int myRand=-1; while( myRand<0 || myRand>=limit){ myRand=rand(); } return myRand/copies+rangeLow; // note that this involves the high-bits }
//注意：确保已使用srand（）初始化rand（）
如果range远小于RAND_MAX ，这应该可以正常工作，否则你将回到rand()就其低位而言不是一个好的随机数发生器的问题。