什么是隨機和偽隨機

不知道你有沒有參與過公司年會,

互聯網公司的年會抽獎環節正常都是用自己寫的軟件抽獎的,然后我們經常會看到每年年會期間有些公司會在年會上現場 review抽獎代碼,基本都是覺得他丫的這是不是真的隨機抽獎?

其實真正的隨機是不存在的,至少在代碼層面不存在,因為隨機數在代碼層面都是用算法來計算,而算法只能通過優化來確保隨機數在某個空間上均勻分布。

理想的隨機數

打個比方,如果在0 - 100 里面生成 一萬個隨機數,那么結果應該是這一萬個數均勻分布在 0 - 100 這個區間,也可以理解為每個數出現的次數基本一致。而偽隨機的話就可能出現很多情況了,比如正態分布,隨機數集中在中間的區間。

如何接近理想的生成隨機數

為了讓結果盡可能接近理想情況,我們需要讓每一次生成的結果和之前的結果有關聯。

這里就有個種子的概念,以Java的 Random類來說,生成 Random對象有兩種方式,

Random r1 = new Random();Random r2 = new Random(100);System.out.println(r1.nextInt(10));System.out.println(r2.nextInt(10));

第二種就是用種子 100來生成一個隨機對象。

這里的原理是,Random會用算法把 100 轉換成隨機數區間 0 - 10 中某一個點,之后生成的隨機數都會與上一次結果有關而且呈均勻分布。

雖然這樣子可以生成接近理想的隨機數,但是也有個嚴重的問題,如果我們用同樣的種子去生成隨機數的話,就可能導致結果是可以預測的。

種子的選擇

來看看下面這段代碼,你可以把它放到自己的環境上運行,看結果是不是跟我的一樣。

import java.util.Random;public class RandomTest {  public static void main(String[] args) {    Random r1 = new Random();    Random r2 = new Random();    Random r3 = new Random(100);    Random r4 = new Random(100);    System.out.println(r1.nextInt(10));    System.out.println(r1.nextInt(10));    System.out.println(r2.nextInt(10));    System.out.println(r2.nextInt(10));    System.out.println("<------------>");    System.out.println(r3.nextInt(10));    System.out.println(r3.nextInt(10));    System.out.println(r4.nextInt(10));    System.out.println(r4.nextInt(10));  }}

我這邊的輸出結果是

9320<------------>5050

可以看看你的代碼在分割線下面生成的隨機數是不是跟我一樣。如果沒有意外的話,你會得到跟我一致的結果。這里的原因就是種子,當選用同樣的種子時,在同樣的算法下,在相同區間中生成的隨機數序列是一致的,也就是說如果年會的抽獎算法用了某一個固定的種子,那么結果早在年會前就確定了。

所以想要生成一個盡可能完美的結果的話,種子要盡可能的隨性,比如取系統當前時間,再取參與人數取?；蛘呷∮?這樣才能保證隨機數的不確定性。