我们在编程实现算法的过程中,往往需要使用到随机数。由于计算机是一台以逻辑为基础的机器,没法做到真正的随机(大概量子计算机可以?)。所以计算机生成的是伪随机数,供我们使用。
我们使用C语言的rand函数,生成的也是伪随机数。
一个简单的示范如下:
1 #include2 #include 3 #include 4 5 int 6 main(int argc, char** argv) 7 { 8 // 以机器当前的时间来构造生成伪随机数的"种子" 。 9 srand((unsigned int)time(NULL));10 int i;11 // 打印10个伪随机数 12 for (i = 0; i < 10; i++) {13 14 printf("%d ", rand());15 }16 printf("\n");17 18 system("pause");19 return 0;20 }
很显然,如果不使用第九行的srand函数,那么我们的程序每次打印的10个伪随机数序列是一样的,在本机上始终是41, 18467, 6334, ......。这是由于C语言是利用linear congruential generator作为生成器来生成伪随机数,但是这个生成器生成伪随机数,需要一个“种子”来进行运算。而如果我们仅仅调用rand函数,那么我们始终使用的是C语言自己设置的固定的“种子”来生成伪随机数,所以生成的伪随机数的序列肯定是一模一样的咯。
当我们使用srand,以时间为参数,为rand提供一个不一样的“种子”,那么由于每次的“种子”都不一样,当然每次的伪随机数的序列都不一样。
但是从代码实现中,我们不能清楚地看出来srand函数提供的“种子”如何就被rand函数用上了。
从ISO C99标准(ISO/IEC 9899:1999(E))当中的伪随机数一节(7.20.2 Pseudo-random sequence generation functions),我们可以看到一个简明的可移植的实现样例:
1 static unsigned long int next = 1; 2 3 int rand(void) // RAND_MAX assumed to be 32767 4 { 5 next = next * 1103515245 + 12345; 6 return (unsigned int)(next/65536) % 32768; 7 } 8 9 void srand(unsigned int seed)10 {11 next = seed;12 }
在这个样例中,“种子”为静态内部变量next,初始值为1。如果我们不使用srand来更新next,很显然我们每次调用程序生成的伪随机数都是一样的(next从1开始)。如果我们在程序中用srand来更新next,那么我们每次运行程序,就给next初始化以不同的值,于是就能够得到不一样的伪随机数序列。
但是,rand函数和srand函数的实现真如样例这般简单吗?
放到下篇再写吧。