文章目录
- 🚀前言
- 🚀C++中的随机函数
- ✈️介绍
- ✈️使用
- ✈️用C++的暴力求解
- ✈️用C++的优化解法
- 🚀Java中的Math.random()函数
🚀前言
大家好啊！阿辉在刷题时遇到一个很有意思的题LeetCode470.用rand7()实现rand10()，这道题我花了两个多小时研究🧐，好吧，别说我菜，阿辉也是收获到了一些东西，这里分享给大家！！！
题目描述：
- 给定方法
rand7可生成[1,7]范围内的均匀随机整数，试写一个方法rand10生成[1,10]范围内的均匀随机整数。 - 你只能调用
rand7()且不能调用其他方法。请不要使用系统的Math.random()方法。
🚀C++中的随机函数
✈️介绍
C语言中的rand()和srand()这俩阿辉就不说了，相信大家都会。
阿辉在这里给大家介绍关于随机数生成的三个类，random_device、mt19937以及uniform_int_distribution，这三个类的声明都包含在<random>头文件中。
random_device：它提供了一种生成真正随机数的方法。它通常用于为伪随机数生成器提供种子值
mt19937：mt19937是C++标准库中提供的一个伪随机数生成器引擎。它基于梅森旋转算法（Mersenne Twister）实现，可以生成高质量的伪随机数序列
使用mt19937引擎可以生成均匀分布的整数和实数随机数。通常情况下，我们可以通过random_device来初始化mt19937引擎，以产生更加随机的数值序列
uniform_int_distribution：用于生成均匀分布的整数随机数。uniform_int_distribution类提供了一种方法，可以在指定的整数范围内生成均匀分布的随机数。通过将该类与随机数引擎（如mt19937）结合使用，可以生成符合特定范围要求的随机整数
uniform_int_distribution设置的范围是全闭的即包括上下界，比如范围[1，7]，包括1和7
✈️使用
它们如何使用呢？我们接着看：
我们来用上面介绍的三个类，来写出题目中提供的rand7()函数，均匀生成[1,7]的随机整数，上代码：
int rand7() {
random_device rd;//设置随机数种子
mt19937 gen(rd());//用随机数种子初始化随机数引擎
uniform_int_distribution<int> dis(1, 7);//设置随机数范围，等概率返回[1,7]的整数包括1和7
return dis(gen);//等概率拿到1~7的数字
}
✈️用C++的暴力求解
关于这道题的解法，怎么得到rand10()函数等概率得到[1,10]呢？这阿辉先讲一个简单且普适的方法，任何此类型题都可以套用
题目要求只能用rand7()改造出rand10()
首先我们可以用rand7()改出一个等概率返回0和1的01发生器，怎么改，阿辉先写代码再解释：
int rand01() {//将上述rand7()改造成0,1发生器
while(true){
int num = rand7();//我们知道rand7()函数等概率返回1~7
if(num != 7)//num等于7的时候让num重新生成
return num < 4 ? 0 : 1;//1、2、3返回0；4、5、6返回1；0和1等概率返回
}
}
解释：我们知道rand7()函数等概率返回1 ~ 7的整数，我们只取起生成的1 ~ 6的数字，对于数字7我们则重新生成，然后对于num的值只会取到1 ~ 6，然后我们只需要将1~6的数字等分成两组，然后只要取到1,2,3我们就返回0，取到4,5,6我们就返回1，这样得到1和0就是等概率的了
上述这种不取数字7的方式被称作拒绝取样
可能铁子们会说，咱们搞这个01发生器rand01()用什么用，阿辉告诉你这用处可就大了，有了01发生器rand01()我们可以得到任意范围的均匀随机整数
各位注意骚操作来了：
比如本题的rand10()要求等概率返回[1,10]，对于10，我们要表示10需要4个二进制位，所以我们只需要调4次01发生器即可得到rand10()，为什么？上图
1~15这16个数的二进制形式都唯一的，每一位不管是0 还是1 概率都是0.5，所以得到1~15之间每一个数的概率都是1/16（总不能叫阿辉讲二项分布吧🙆♀️）完整代码如下：
int rand7() {
random_device rd;//设置随机数种子
mt19937 gen(rd());//随机数引擎
uniform_int_distribution<int> dis(1, 7);//等概率返回[1,7]的整数包括1和7
return dis(gen);//等概率拿到1~7的数字
}
int rand01() {//将上述rand7()改造成0,1发生器
while(true){
int num = rand7();//我们知道rand7()函数等概率返回1~7
if(num != 7)//num等于7的时候让num重新生成
return num < 4 ? 0 : 1;//1、2、3返回0；4、5、6返回1；0和1等概率返回
}
}
int rand10() {
while(true) {//下面每一个rand01()都表示一个二进制位，用右移操作符移到正确的位置
int num = (rand01() << 3) + (rand01() << 2) + (rand01() << 1) + rand01();
if(num != 0 && num <11)//得到0和11~15重新去取
return num;
}
}
阿辉还写了一个验证测试，用rand10()循环生成10万次，看看各个数的出现概率是否一致
int main() {
int TestTimes = 100000;
int* count = new int[10]();
for (int i = 0; i < TestTimes; i++) {
for (int j = 1; j <= 10; j++) {
if (rand10() == j)
count[j - 1]++;
}
}
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
cout << "数字" << i << "出现的概率是" << (double)count[i - 1] / (double)TestTimes << endl;
}
delete[] count;
return 0;
}
实际测出，每一个数字出现的概率都大致是0.1
在LeetCode上面运行描述如下：
✈️用C++的优化解法
上面的暴力解法说实话效率不是很高，一开始阿辉测的是100万次，结果一直不出结果，我还以为代码写错了，程序死循环了，其实是效率太低了。
为什呢？01发生器rand01()有1/7的概率重新调rand7()，rand01()改成rand10()，在rand10()中要调用4次rand01()，每调用一次rand10()又有6/16的概率重新调4次rand01()，这样又会使rand7()重复调用，rand7()被调用的次数太多效率自然就低了
我们的优化的方向就是减少rand7()的调用，其实对于一个rand7()函数我们可以把它看做一个7进制生成器，因为rand7() - 1会等概率的得到0 ~ 6的数字，而rand7() - 1相当于权重为70的位，而(rand7() - 1) × 7k就表示权重为7k的位，这时我们只需要两个7进制位即可表示[0,48]，所以调用两次rand7()函数即可等概率的返回[0,48]之间的数字（原理与上述暴力解法中二进制一样）
不过在[0,48]这些数字中我们只能用到[0,9]、[10,19]、[20,29]以及[30,39]这些数字，因为这些数字模上10会得到0 ~ 9，而且是等概率得到。为什么[40,48]这些数字不行，因为缺了49，加上它们会导致得到9比得到0 ~ 8的概率低，也就不是等概率了，这里我们仅有9/48的概率重复调用
代码如下：
int rand7() {
random_device rd;//设置随机数种子
mt19937 gen(rd());//随机数引擎
uniform_int_distribution<int> dis(1, 7);//等概率返回[1,7]的整数包括1和7
return dis(gen);//等概率拿到1~7的数字
}
int rand10() {
while (true) {
int num = (rand7() - 1) * 7 + (rand7() - 1);
if (num >= 1 && num <= 40)
return x % 10 + 1;
}
}
上述代码在LeetCode运行描述如下：
其实还可以继续优化上面的代码我们浪费了[40,48]的数字，我们如何利用他们呢，你想只要我们得到了[40,48]的数字，说明我们还得在重复生成一次num，这一次生成的num在[40,48]的概率为仍为9/48这时又会重新生成num，我们只要让这个概率下降即可优化
如何优化：
当num得到[40,48]的数字时，把num % 40，即可等概率得到0 ~ 8的数字，这时我们就得到了9进制的生成器，然后(num % 40) * 7 + rand7()就可以等概率得到[1,63]范围的数字，这些数字又可以模上10等概率得到0 ~ 9，仅有61,62,63三个数字不能用，这一次重新生成num的概率就更低了
代码如下：
int rand10() {
while (true) {
int x = (rand7() - 1) * 7 + (rand7() - 1); // 0~48
if (x >= 1 && x <= 40) return x % 10 + 1;
x = (x % 40) * 7 + rand7(); // 1~63
if (x <= 60) return x % 10 + 1;
}
这一次直接击败LeetCode%99的人
至于剩下的61,62,63这三个数字还能不能优化呢？实际上是可以的，但是阿辉算过了，继续优化，下一次重复的概率仍然是1 / 21，大家下去可以尝试优化一下，阿辉在这就不展开了，方法就和优化[40,48]这9个数一样
🚀Java中的Math.random()函数
在Java中有这么一个函数Math.random()用来生成随机数，它与C++中不同，这个函数会等概率随机返回[0,1）的小数（包括0，不包括1），数学上不可能做到因为 0 ~ 1之间的小数有无穷多个，但是计算机可以，因为计算机小数有精度也就是有有限个小数
用Java写rand7()函数
public static int rand7(){
//Math.random()*7即可得到[0,7)之间的全体实数不包括7，我们给它强转成int
//就会等概率得到0~6这7个整数，然后加1就能等概率得到1~7
return (int)(Math.random() * 7) + 1;
}
用Java写rand7()改rand10()
public class LeetCode470 {
public static int rand7(){
return (int)(Math.random() * 7) + 1;
}
public static int rand10(){
while (true){
int num = (rand7() - 1) * 7 + rand7() - 1;
if(num < 40)
return num % 10 + 1;
num = (num % 40) * rand7();
if(num < 61)
return num % 10 + 1;
}
}
在LeetCode的运行描述：
