javascript - valores - script numero aleatorio

Generador de números aleatorios JavaScript legible (10)

La función JavaScript Math.random() devuelve un valor aleatorio entre 0 y 1, automáticamente sembrado según la hora actual (similar a Java, creo). Sin embargo, no creo que haya forma de establecer tu propia semilla para ello.

¿Cómo puedo crear un generador de números aleatorios para el cual puedo proporcionar mi propio valor inicial, de modo que pueda hacer que produzca una secuencia repetible de números (pseudo) aleatorios?

Nota: Este código se incluyó originalmente en la pregunta anterior. En aras de mantener la pregunta breve y enfocada, la he trasladado a esta respuesta Wiki comunitario.

Encontré este código dando vueltas y parece funcionar bien para obtener un número aleatorio y luego usar la semilla después, pero no estoy muy seguro de cómo funciona la lógica (por ejemplo, de dónde vienen los números 2345678901, 48271 y 2147483647).

El código que enumeró se parece a un Lehmer RNG . Si este es el caso, entonces 2147483647 es el entero más grande con signo de 32 bits, 2147483647 es el primo más grande de 32 bits, y 48271 es un multiplicador de período completo que se utiliza para generar los números.

Si esto es cierto, puede modificar RandomNumberGenerator para RandomNumberGenerator un valor adicional de parámetro y luego establecer this.seed para this.seed ; pero tendrías que tener cuidado para asegurarte de que la semilla daría como resultado una buena distribución de números aleatorios (Lehmer puede ser raro así), pero la mayoría de las semillas estarán bien.

El siguiente es un PRNG que puede ser alimentado con una semilla personalizada. Llamar a SeedRandom devolverá una función de generador aleatorio. SeedRandom puede llamar a SeedRandom sin argumentos para sembrar la función aleatoria devuelta con la hora actual, o se puede SeedRandom con 1 o 2 interos no negativos como argumentos para sembrar con esos enteros. Debido a la precisión del punto de flotación, la siembra con solo 1 valor solo permitirá que el generador se inicie en uno de los 2 ^ 53 estados diferentes.

La función del generador aleatorio devuelto toma 1 argumento entero llamado limit , el límite debe estar en el rango de 1 a 4294965886, la función devolverá un número en el rango de 0 a límite-1.

function SeedRandom(state1,state2){ var mod1=4294967087 var mul1=65539 var mod2=4294965887 var mul2=65537 if(typeof state1!="number"){ state1=+new Date() } if(typeof state2!="number"){ state2=state1 } state1=state1%(mod1-1)+1 state2=state2%(mod2-1)+1 function random(limit){ state1=(state1*mul1)%mod1 state2=(state2*mul2)%mod2 if(state1<limit && state2<limit && state1<mod1%limit && state2<mod2%limit){ return random(limit) } return (state1+state2)%limit } return random }

Ejemplo de uso:

var generator1=SeedRandom() //Seed with current time var randomVariable=generator1(7) //Generate one of the numbers [0,1,2,3,4,5,6] var generator2=SeedRandom(42) //Seed with a specific seed var fixedVariable=generator2(7) //First value of this generator will always be //1 because of the specific seed.

Este generador exhibe las siguientes propiedades:

Tiene aproximadamente 2 ^ 64 estados internos posibles diferentes.
Tiene un período de aproximadamente 2 ^ 63, mucho más de lo que cualquier persona necesitará de manera realista en un programa de JavaScript.
Debido a que los valores mod son primos, no hay un patrón simple en la salida, sin importar el límite elegido. Esto es diferente de algunos PRNG simples que muestran algunos patrones bastante sistemáticos.
Descarta algunos resultados para obtener una distribución perfecta sin importar el límite.
Es relativamente lento, corre alrededor de 10 000 000 de veces por segundo en mi máquina.

OK, aquí está la solución que establecí.

Primero crea un valor de inicialización usando la función "nueva semilla ()". Luego pasas el valor inicial a la función "srandom ()". Por último, la función "srandom ()" devuelve un valor pseudoaleatorio entre 0 y 1.

El aspecto crucial es que el valor inicial se almacena dentro de una matriz. Si fuera simplemente un entero o flotante, el valor se sobrescribirá cada vez que se llame a la función, ya que los valores de enteros, flotantes, cadenas y demás se almacenan directamente en la pila frente a solo los punteros como en el caso de las matrices y otros objetos Por lo tanto, es posible que el valor de la semilla permanezca persistente.

Finalmente, es posible definir la función "srandom ()" de modo que sea un método del objeto "Math", pero lo dejo para que lo descubra. ;)

¡Buena suerte!

JavaScript:

// Global variables used for the seeded random functions, below. var seedobja = 1103515245 var seedobjc = 12345 var seedobjm = 4294967295 //0x100000000 // Creates a new seed for seeded functions such as srandom(). function newseed(seednum) { return [seednum] } // Works like Math.random(), except you provide your own seed as the first argument. function srandom(seedobj) { seedobj[0] = (seedobj[0] * seedobja + seedobjc) % seedobjm return seedobj[0] / (seedobjm - 1) } // Store some test values in variables. var my_seed_value = newseed(230951) var my_random_value_1 = srandom(my_seed_value) var my_random_value_2 = srandom(my_seed_value) var my_random_value_3 = srandom(my_seed_value) // Print the values to console. Replace "WScript.Echo()" with "alert()" if inside a Web browser. WScript.Echo(my_random_value_1) WScript.Echo(my_random_value_2) WScript.Echo(my_random_value_3)

Lua 4 (mi entorno objetivo personal):

-- Global variables used for the seeded random functions, below. seedobja = 1103515.245 seedobjc = 12345 seedobjm = 4294967.295 --0x100000000 -- Creates a new seed for seeded functions such as srandom(). function newseed(seednum) return {seednum} end -- Works like random(), except you provide your own seed as the first argument. function srandom(seedobj) seedobj[1] = mod(seedobj[1] * seedobja + seedobjc, seedobjm) return seedobj[1] / (seedobjm - 1) end -- Store some test values in variables. my_seed_value = newseed(230951) my_random_value_1 = srandom(my_seed_value) my_random_value_2 = srandom(my_seed_value) my_random_value_3 = srandom(my_seed_value) -- Print the values to console. print(my_random_value_1) print(my_random_value_2) print(my_random_value_3)

Si desea poder especificar la semilla, solo necesita reemplazar las llamadas a getSeconds() y getMinutes() . Podría pasar un int y usar la mitad de él mod 60 para el valor de segundos y la otra mitad módulo 60 para darle la otra parte.

Dicho esto, este método parece basura. Hacer la generación correcta de números aleatorios es muy difícil. El problema obvio con esto es que la semilla del número aleatorio se basa en segundos y minutos. Adivinar la semilla y recrear su secuencia de números aleatorios solo requiere probar 3600 combinaciones diferentes de segundos y minutos. También significa que solo hay 3600 semillas diferentes posibles. Esto es corregible, pero desconfiaría de este RNG desde el principio.

Si quieres usar un RNG mejor, prueba el Mersenne Twister . Es un RNG bien probado y bastante robusto con una gran órbita y un excelente rendimiento.

EDITAR: realmente debería ser correcto y referirme a esto como un generador de números aleatorios pseudo o PRNG.

"Cualquiera que use métodos aritméticos para producir números aleatorios está en un estado de pecado".
--- John von Neumann

Si programa en Typescript, adapté la implementación de Mersenne Twister que trajo la respuesta de Christoph Henkelmann a este hilo como una clase de mecanografía:

/** * copied almost directly from Mersenne Twister implementation found in https://gist.github.com/banksean/300494 * all rights reserved to him. */ export class Random { static N = 624; static M = 397; static MATRIX_A = 0x9908b0df; /* constant vector a */ static UPPER_MASK = 0x80000000; /* most significant w-r bits */ static LOWER_MASK = 0x7fffffff; /* least significant r bits */ mt = new Array(Random.N); /* the array for the state vector */ mti = Random.N + 1; /* mti==N+1 means mt[N] is not initialized */ constructor(seed:number = null) { if (seed == null) { seed = new Date().getTime(); } this.init_genrand(seed); } private init_genrand(s:number) { this.mt[0] = s >>> 0; for (this.mti = 1; this.mti < Random.N; this.mti++) { var s = this.mt[this.mti - 1] ^ (this.mt[this.mti - 1] >>> 30); this.mt[this.mti] = (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1812433253) << 16) + (s & 0x0000ffff) * 1812433253) + this.mti; /* See Knuth TAOCP Vol2. 3rd Ed. P.106 for multiplier. */ /* In the previous versions, MSBs of the seed affect */ /* only MSBs of the array mt[]. */ /* 2002/01/09 modified by Makoto Matsumoto */ this.mt[this.mti] >>>= 0; /* for >32 bit machines */ } } /** * generates a random number on [0,0xffffffff]-interval * @private */ private _nextInt32():number { var y:number; var mag01 = new Array(0x0, Random.MATRIX_A); /* mag01[x] = x * MATRIX_A for x=0,1 */ if (this.mti >= Random.N) { /* generate N words at one time */ var kk:number; if (this.mti == Random.N + 1) /* if init_genrand() has not been called, */ this.init_genrand(5489); /* a default initial seed is used */ for (kk = 0; kk < Random.N - Random.M; kk++) { y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK); this.mt[kk] = this.mt[kk + Random.M] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1]; } for (; kk < Random.N - 1; kk++) { y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK); this.mt[kk] = this.mt[kk + (Random.M - Random.N)] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1]; } y = (this.mt[Random.N - 1] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[0] & Random.LOWER_MASK); this.mt[Random.N - 1] = this.mt[Random.M - 1] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1]; this.mti = 0; } y = this.mt[this.mti++]; /* Tempering */ y ^= (y >>> 11); y ^= (y << 7) & 0x9d2c5680; y ^= (y << 15) & 0xefc60000; y ^= (y >>> 18); return y >>> 0; } /** * generates an int32 pseudo random number * @param range: an optional [from, to] range, if not specified the result will be in range [0,0xffffffff] * @return {number} */ nextInt32(range:[number, number] = null):number { var result = this._nextInt32(); if (range == null) { return result; } return (result % (range[1] - range[0])) + range[0]; } /** * generates a random number on [0,0x7fffffff]-interval */ nextInt31():number { return (this._nextInt32() >>> 1); } /** * generates a random number on [0,1]-real-interval */ nextNumber():number { return this._nextInt32() * (1.0 / 4294967295.0); } /** * generates a random number on [0,1) with 53-bit resolution */ nextNumber53():number { var a = this._nextInt32() >>> 5, b = this._nextInt32() >>> 6; return (a * 67108864.0 + b) * (1.0 / 9007199254740992.0); } }

puedes usarlo de la siguiente manera:

var random = new Random(132); random.nextInt32(); //return a pseudo random int32 number random.nextInt32([10,20]); //return a pseudo random int in range [10,20] random.nextNumber(); //return a a pseudo random number in range [0,1]

revisa la fuente para más métodos.

Simplemente parametriza el constructor y establece la semilla:

function RandomNumberGenerator(Seed){ var d = new Date(); this.seed = Seed; this.A = 48271; this.M = 2147483647; this.Q = this.M / this.A; this.R = this.M % this.A; this.oneOverM = 1.0 / this.M; this.next = nextRandomNumber; return this; }

Y ajuste su función que crea el generador de números aleatorios de esta manera:

function createRandomNumber(Seed, Min, Max){ var rand = new RandomNumberGenerator(Seed); return Math.round((Max-Min) * rand.next() + Min); }

Y llame así:

var letters = [''a'',''b'',''c'',''d'',''e'',''f'',''g'',''h'',''i'',''j'',''k'',''l'',''m'',''n'',''o'',''p'',''q'',''r'',''s'',''t'',''u'',''v'',''w'',''x'',''y'',''z'']; var numbers = [''1'',''2'',''3'',''4'',''5'',''6'',''7'',''8'',''9'',''10'']; var colors = [''red'',''orange'',''yellow'',''green'',''blue'',''indigo'',''violet'']; var seed = <generate seed>; var first = createRandomNumber(seed, 0, letters.length); var second = createRandomNumber(seed, 0, numbers.length); var third = createRandomNumber(seed, 0, colors.length);

Una opción es http://davidbau.com/seedrandom que es un reemplazo reemplazable Math.random () basado en RC4 y con buenas propiedades.

Uso un puerto JavaScript de Mersenne Twister: https://gist.github.com/300494 Te permite configurar la semilla manualmente. Además, como se menciona en otras respuestas, el Mersenne Twister es un PRNG realmente bueno.

si no necesita la capacidad de siembra, simplemente use Math.random() y construya funciones auxiliares a su alrededor (por ejemplo, randRange(start, end) ).

No estoy seguro de qué RNG está usando, pero lo mejor es conocerlo y documentarlo para que sepa cuáles son sus características y limitaciones.

Como dijo Starkii, Mersenne Twister es un buen PRNG, pero no es fácil de implementar. Si quieres hacerlo tú mismo, intenta implementar un LCG : es muy fácil, tiene buenas cualidades de aleatoriedad (no tan buenas como Mersenne Twister), y puedes usar algunas de las constantes populares.