Dlaczego C++ rand () wydaje się generować tylko liczby tego samego rzędu wielkości?

Jaśniejszy zielony to obszar między 0 a 2²⁵; ciemniejsza zieleń to obszar pomiędzy 2²⁵ oraz 2³⁰. Kleszcze to potęgi 2.

Musisz być bardziej precyzyjny: chcesz różne wartości logarytmu bazy 2, ale jaki rozkład chcesz do tego? Standardowe funkcje rand () generują równomierny rozkład, będziesz musiał przekształcić to wyjście za pomocą kwantyl funkcji związanej z dystrybucją, którą chcesz.

Jeśli podasz nam rozkład, to możemy podać Ci funkcję quantile, której potrzebujesz.

Jeśli chcesz różnych rzędów wielkości, dlaczego po prostu nie spróbować pow(2, rand())? A może wybrać kolejność bezpośrednio jako rand (), jak zasugerował Harold?

@C4stor ma rację. Ale dla bardziej ogólnego przypadku i łatwiejszego do zrozumienia dla człowieka (baza 10): dla zakresu od 1 do 10^N, ~ 90% liczb wynosi od 10^(n-1) do 10^N, dlatego ~99% liczb od 10^(n-2) do 10^n. dodawaj tyle miejsc po przecinku, ile chcesz.

Zabawna matematyka, jeśli będziesz to robił dla n, to zobaczysz, że od 1 do 10^n, 99,9999...% = 100% liczb jest od 10^0 do 10^n z tą metodą.

Teraz o kodzie, jeśli chcesz losową liczbę o losowych rządach wielkości, od 0 do 10^n, możesz zrobić:

1. Generowanie małej liczby losowej od 0 do n

2. Jeśli znasz zakres, który ma n, Wygeneruj dużą liczbę losową rzędu 10^k, gdzie K > max{n}.

3. Wytnij dłuższą liczbę losową, aby uzyskać N cyfr tej dużej liczby losowej.

Podstawowa (i poprawna) odpowiedź została już udzielona i zaakceptowana powyżej: istnieje 10 liczb między 0 a 9, 90 liczb między 10 A 99, 900 między 100 a 999, itd.

Dla wydajnego obliczeniowo sposobu uzyskania rozkładu z w przybliżeniu rozkładem logarytmicznym, chcesz przesunąć swoją losową liczbę o losową liczbę:

s = rand() & 31; // a random number between 0 and 31 inclusive, assuming RAND_MAX = 2^32-1
r = rand() >> s; // right shift

Oto histogram częstotliwości liczb od 0 do 31 (w próbkach 1M):

Istnieje dokładnie taka sama liczba liczb od 0 do 2^29 i 2^29 i 2^30.

Inny sposób patrzenia na problem: rozważmy binarną reprezentację generowanej liczby losowej, prawdopodobieństwo, że najwyższy bit wynosi 1, jest równe 1/2, a zatem otrzymujemy kolejność 29 W połowie przypadków. Chcesz zobaczyć liczbę, która byłaby poniżej 2^25, ale to oznacza, że 5 najwyższych bitów jest zerem, co dzieje się z niskim prawdopodobieństwem 1/32. Są szanse, że nawet jeśli uruchomisz go dla długi czas nigdy nie zobaczysz kolejności poniżej 15 w ogóle (prawdopodobieństwo jest coś jak rolling 6 6 razy z rzędu).

Teraz część twojego pytania o ziarno. Nie, ziarno nie może określić zakresu, z którego generowane są liczby, określa tylko pierwszy, początkowy element. Pomyśl o rand() jako sekwencji wszystkich możliwych liczb w przedziale (z góry określona permutacja). Ziarno określa, od czego zacząć rysowanie liczb z sekwencji. Dlatego jeśli chcesz (pseudo) losowość, używasz bieżącego czasu, aby zainicjować sekwencję: nie obchodzi cię, że pozycja, z której zaczynasz, nie jest równomiernie rozłożona, liczy się tylko to, że nigdy nie zaczynasz z tej samej pozycji.

Użycie pow(2,rand()) to da odpowiedzi w kolejności pożądanej wielkości!!

Jeśli chcesz użyć losowych liczb z serwisu internetowego, możesz użyć do tego wget, możesz zobaczyć możesz także skorzystać z takich usług jak random.org aby generować liczby losowe, możesz je złapać za pomocą wget, a następnie odczytać liczby z pobranego pliku

wget -q https://www.random.org/integers/?num=100&min=1&max=100&col=5&base=10&format=html&rnd=new -O new.txt

Http://programmingconsole.blogspot.in/2013/11/a-better-and-different-way-to-generate.html