Как вывести случайное число c
Как вывести случайное число c
Генерация случайных чисел в C#
Доброго времени суток! Эта статья носит практический характер и в ней я расскажу о том, как использовать генератор случайных чисел в C# и для чего это Вам может пригодиться. Хотя, если на чистоту, то речь пойдет о генераторе псевдослучайных чисел…
Где нам могут понадобиться случайные числа, да на самом деле можно привести в пример много случаев, например, криптография, или механизмы разрешения различных коллизий. Поверьте, рано или поздно Вам с такой необходимостью придется столкнуться, если уже не пришлось, раз читаете эту статью. К счастью, в C# генератор случайных чисел разработан до нас, и единственное что нам нужно будет, большинстве случаев, это просто правильно им пользоваться. И так, для генерации случайных чисел в программах, написанных на C#, предназначен класс «Random».
Как видите — ничего сложного! Сначала создаем объект типа «Random», потом вызываем его метод «Next», в результате чего и получаем случайное число. Если мы вызовем метод «Next» несколько раз, то получим разные числа. Такой код, даст нам четыре разных, случайных числа:
А теперь, давайте слегка усложним задачу, представим, что нам нужно получить случайное число в определенном диапазоне. Но и эта задача выполняется довольно просто:
Как видите, и это выполняется несложно! Для этого мы всего лишь вызвали метод «Next» с двумя параметрами, первый из которых обозначает нижнюю границу диапазона, а второй — верхнюю.
Кстати, ограничить можно только верхнюю границу диапазона, для этого нужно вызвать метод «Next» с одним параметром, который и будет обозначать верхнюю границу.
Но это ещё не всё, есть еще один важный нюанс, на самом деле генератор случайных чисел является генератором псевдослучайных чисел, т.е. числа, которые он возвращает, не являются чисто случайными, они «вырабатываются» по определенным и четким законам, а «случайность» зависит от инициализации объекта, который генерирует числа (объекта класса «Random»). В примерах, приведенных выше, мы использовали конструктор по умолчанию, и в таком случае (судя по всему), «начальное значение» задается системой, и на основании системного времени. Но мы может задавать это самое «начальное значение» и сами:
Только обратите внимание, начальное значение используется для генерации чисел, а не для возвращения первого числа, т.е. первое сгенерированное число не будет тем, что указано при создании объекта.
Так вот если два (или более) разных объекта класса «Random» будут одинаково проинициализированы, то и возвращать они будут одни и те же числа, например, следующий код, выведет в консоль три одинаковых числа:
Как видите, не смотря на то, что в при каждом вызове метода «GetRandom» создается новый объект для генерации случайных чисел, инициализируются эти объекты одним и тем же значением. Так что, будьте внимательны!
Генерация случайных чисел в языке Си
Пожалуйста, приостановите работу AdBlock на этом сайте.
Иногда может возникнуть необходимость в генерации случайных чисел. Простой пример.
Пример: Определение победителя в конкурсе репостов.
Как получить число от игрока, вам уже известно. А вот как заставить компьютер загадать случайное число? В этом уроке вы этому научитесь.
Функция rand().
Давайте посмотрим на эту функцию в действии. Запустим следующий код:
Должно получиться что-то вроде этого.
Рис.1 Пять случайных чисел, сгенерированных функцийе rand
Ограничить случайные числа сверху.
Рис.2 Пять случайных чисел меньше 100
Ограничить числа снизу.
Задать границы функции rand сверху и снизу.
Попробуйте запустить эту программу. Удивлены?
Согласно этой формуле перепишем нашу последнюю программу:
Рис.3 Случайные числа из диапазона [80;100]
Но прежде ещё немного полезной информации. Запустите последнюю программу три раза подряд и записывайте себе случайные числа, которые она генерирует. Заметили?
Функция srand().
Скомпилируйте и запустите несколько раз вот эту программу:
Теперь поменяйте аргумент функции srand() на другое число (надеюсь вы ещё не забыли, что такое аргумент функции?) и снова скомпилируйте и запустите программу. Последовательность чисел должна измениться. Как только мы меняем аргумент в функции srand – меняется и последовательность. Не очень практично, не правда ли? Чтобы изменить последовательность, нужно перекомпилировать программу. Вот бы это число туда подставлялось автоматически.
Практика
Решите предложенные задачи. Для удобства работы сразу переходите в полноэкранный режим 
Исследовательские задачи для хакеров:
Случайные числа в C++: функции rand() и srand()
Рассмотрим, как генерировать случайные числа в C++.
В центре нашего внимания будет функция rand(), которая используется для генерации числа от 0 до RAND_MAX. Где RAND_MAX – это значение, которое меняется в зависимости от используемого компилятора (обычно 32767).
В следующем примере вы увидите, как сгенерировать число от 0 до 999:
Генерация случайного числа в пределах диапазона: оператор модуля (%)
Команда rand()%1000 генерирует целое число в диапазоне от 0 до 999.
Если использовать инструкцию rand()%N, то в действительности мы получим число от 0 до N-1.
Чтобы установить максимум, используется оператор модуля (%), который, как мы знаем, используется для вычисления остатка от целочисленного деления, и это объясняет, почему максимальное значение может быть N-1!
Так, любое число, делящееся на 5, может дать в качестве остатка 0, 1, 2, 3 и 4… оно не может дать 5, потому что иначе мы имели бы целочисленное деление без остатка!
В последней инструкции мы добавили +5 (это называется смещением) к обоим числам в диапазоне (меньшему и большему).
Случайное число всегда одно и то же!
Давайте попробуем сохранить, скомпилировать код, приведенный в начале статьи, и запустить программу.
Вы заметите, что каждый раз, когда вы запускаете код, вы всегда получаете одно и то же число!
Но как это возможно? Разве это не должен был быть генератор случайных чисел?
Объяснение этого явления связано с функцией rand(): она, по сути, не генерирует истинно случайное число, а просто возвращает следующее псевдослучайное значение в последовательности значений от 0 до RAND_MAX.
Поэтому для получения случайного числа необходимо изменить начальную точку (seed) этой последовательности с помощью функции srand().
Генерация случайного числа с помощью srand() и time()
Для этого нам нужно дополнить код, который мы видели ранее, функциями srand() и time().
Давайте посмотрим пример с использованием простого цикла for для создания не одного, а 10 случайных чисел:
Функция srand() используется для инициализации функции генерации случайных чисел: без нее программа всегда извлекала бы одни и те же случайные числа из одного и того же семени.
Трюк для рандомизации seed заключается в том, чтобы установить его с помощью time(NULL) или time(0), встроив соответствующую функцию, найденную в библиотеке ctime (которую мы включили в наш проект).
Обратите внимание, что в первом примере, предложенном в этой статье, функция srand() отсутствовала: каждый раз, когда используется rand() без выполнения программистом команды srand(), как если бы была установлена srand(1)… вот почему предыдущий пример всегда возвращал одно и то же число!
Псевдослучайные числа
Функции rand() и srand()
В языках программирования обычно предусмотрены функции, позволяющие генерировать случайные числа в определенном по умолчанию диапазоне. На самом деле генерируются не случайные, а так называемые псевдослучайные числа; они выглядят случайно, но вычисляются по вполне конкретной формуле. Но для простоты далее мы все равно будем называть их случайными.
Функция rand() возвращает целое число от 0 до значения присвоенного константе RAND_MAX. Значение RAND_MAX зависит от системы и определено в заголовочном файле stdlib.h. Так, например, оно может быть равно 32767 (двухбайтовое целое) или 2147483647 (четырехбайтовое целое).
Определите значение RAND_MAX в вашей системе. Для этого не забудьте подключить к файлу исходного кода заголовочный файл stdlib.h.
Код ниже выводит на экран 50 случайных чисел:
В теле цикла осуществляется переход на новую строку после каждых выведенных на экран пяти чисел. Для этого используется выражение, в котором находится остаток от деления i на 5, результат сравнивается с 0. Чтобы после первого числа не происходил переход на новую строку, iсначала присваивается единица, а не ноль (т.к. 0 делится на 5 без остатка).
Спишите код, приведенный выше. Выполните программу несколько раз, при этом обратите внимание, разные ли результаты вы получаете от выполнения к выполнению.
Переделайте вашу программу так, чтобы инициализирующее значение зависело от системного времени.
Получение целых случайных чисел в заданных диапазонах
Функция rand() выдает случайное число от 0 до значения RAND_MAX. Что делать, если требуется получать случайные числа в иных диапазонах, например, от 100 до 999?
Сначала рассмотрим более простую ситуацию: получить случайные числа от 0 до 5. Если любое целое число попытаться разделить на 5 нацело, то в качестве остатка можно получить как 0 (когда число делится на 5 без остатка), так и 1, 2, 3, 4. Например, rand() вернула число 283. Применяя к этому числу операцию нахождения остатка от деления на 5, получим 3. Т.е. выражение rand() % 5 дает любое число в диапазоне [0, 5).
Напишите программу, выдающую 50 случайных чисел от 0 до 99 включительно.
В таком случае формула для получения случайного числа в диапазоне [a, b] выглядит так:
В эту формулу также вписываются случаи, когда необходимо получить случайное число от 0 до N, т.е. они являются ее частными случаями.
Выведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от 100 до 299 включительно.
Получение вещественных случайных чисел
Ситуация с вещественными числами выглядит несколько по-иному. Во-первых, мы не можем получить остаток от деления, если делимое или делитель дробные числа. Во вторых при вычислении длины диапазона нельзя прибавлять единицу.
Поясним вторую причину. Допустим диапазон задан как [2.50, 5.30]. Он состоит не из определенного количества чисел (как в случае целых), а из неопределенного (можно сказать, бесконечного) числа значений, т.к. вещественные числа можно представлять с различной степенью точности. Позже выполняя округление все равно будет шанс получить максимальную границу диапазона, поэтому для вычисления длины диапазона достаточно из максимума вычесть минимум.
Заполните массив случайными числами в диапазоне от 0.51 до 1.00. Выведите значение элементов массива на экран.
Равновероятные случайные числа
Функция rand() генерирует любое случайное число от 0 до RAND_MAX с равной долей вероятности. Другими словами, у числа 100 есть такой же шанс выпасть, как и у числа 25876.
Чтобы доказать это, достаточно написать программу, подсчитывающую количество выпадений каждого из значений. Если выборка (количество «испытуемых») будет достаточно большой, а диапазон (разброс значений) маленьким, то мы должны увидеть, что процент выпадений того или иного значения приблизительно такой же как у других.
В приведенной программе массив из пяти элементов сначала заполняется нулями. Случайные числа генерируются от 0 до 4 включительно. Если выпадает число 0, то увеличивается значение первого элемента массива, если число 1, то второго, и т.д. В конце на экран выводится процент выпадения каждого из чисел.
Спишите данную программу. Посмотрите на результат ее выполнения при различных значениях N: 10, 50, 500, 5000, 50000. Объясните увиденное.
Случайные числа в стандартном си
Псевдослучайные числа
Г енерация псевдослучайных чисел – это сложная математическая задача. Данная статья не ставит перед собой задачи охватить эту тему. Далее понятие «случайное число» будет означать псевдослучайное, если это не оговорено особо.
С примерами использования случайных чисел вы сталкиваетесь повсюду. Псевдослучайные числа используются в дизайне и графике, для генерации уровней в компьютерных играх и симулирования ИИ. Наборы случайных чисел используются в математических алгоритмах (см. Методы Монте-Карло).
Очевидно, что задача генерации случайных чисел на классическом процессоре не может быть решена, так как работа компьютера детерминирована по определению. Тем не менее, можно сгенерировать очень длинные наборы чисел такие, что их распределение будет иметь те же свойства, что и наборы истинно случайных чисел.
Важно, что для решения той или иной задачи необходимо правильно выбирать генератор, или как минимум знать его свойства. Например, при моделировании физического процесса можно получить совершенно разные и часто неверные результаты, в зависимости от выбора генератора случайных чисел.
Посмотрим стандартный генератор.
Присваиваем переменной r случайное значение
Значение будет лежать в диапазоне от 0 до RAND_MAX.
Для того, чтобы при следующем запуске получить новый набор чисел, нужно инициализировать генератор каждый раз разными значениями. Например, можно использовать системной время:
Функция getpid библиотеки process.h возвращает идентификатор процесса (можно также использовать getpid, не POSIX версию функции).
Центральная Предельная Теорема
Очень важно сразу напомнить или познакомить с центральной предельной теоремой. Неформальное определение – распределение суммы слабо зависимых случайных величин стремится к нормальному. Пальцеобразное объяснение: если сложить несколько случайных величин, независимо от их распределения, то распределение суммы будет нормальным. Часто можно увидеть такой код
Таким образом автор пытается сделать случайное число «более» случайным, но получает менее случайное число.
Генерация случайных чисел на заданном отрезке
Во-первых, получим случайное число от нуля до единицы:
Для получения числа в отрезке от нуля до N умножим N на случайное число от нуля до единицы. Для получения случайного числа от M До N, сдвинем полученное число на M.
Для получения целого числа, будем брать остаток от деления на длину интервала. Но остаток от деления будет возвращать число на единицу меньше, чем наш интервал, поэтому увеличим его на единицу:
Пример использования случайных чисел для вычисления интеграла. Пусть у нас есть некоторая гладкая функция от одной переменной. Ограничим её квадратом от a до b, и от 0 до некоторой точки, которая заведомо больше нашей функции.
Будем случайным образом кидать точки на нашем квадрате. Если они лежат выше функции (на рисунке изображены зелёными крестиками), то отнесём их к первой группе A, если ниже функции (на рисунке красные), то отнесём их ко второй группе B. Положение точек случайное и распределено равномерно (т.к. стандартный генератор даёт равномерное распределение. Этот простой пример, кстати, уже показывает, насколько важно знать свойства ГСЧ). Тогда отношение красных точек к общему числу точек будет равно отношению площади под графиком к общей площади. А общая площадь – это квадрат (b-a) на q.
Применим наши выкладки – найдём интеграл функции x^2 на отрезке от 0 до двух двумя способами.
Поиграйте со значением ROUNDS, измените его и посмотрите, как меняется точность вычислений.
Генерация истинно случайных чисел
Для генерации настоящих случайных чисел используют генераторы, основанные на каких-то случайных физических процессах. Например, на тепловых шумах, на подсчёте числа делений радиоактивного вещества, на атмосферных шумах и т.п. Недостаток таких генераторов – низкая скорость работы (количество сгенерированных чисел в секунду) ; конечно, такие генераторы обычно являются отдельным устройством.