给定一个函数,它产生的是1到5之间的随机整数,写一个函数,它产生的是1到7之间的随机整数。
当前回答
算法:
7可以用3位的序列表示
使用rand(5)随机地用0或1填充每一位。 例如:调用rand(5)和
如果结果是1或2,则用0填充位 如果结果是4或5,则用1填充位 如果结果是3,则忽略并重新执行(拒绝)
这样,我们可以用0/1随机填充3位,从而得到1-7中的数字。
编辑:这似乎是最简单和最有效的答案,所以这里有一些代码:
public static int random_7() {
int returnValue = 0;
while (returnValue == 0) {
for (int i = 1; i <= 3; i++) {
returnValue = (returnValue << 1) + random_5_output_2();
}
}
return returnValue;
}
private static int random_5_output_2() {
while (true) {
int flip = random_5();
if (flip < 3) {
return 0;
}
else if (flip > 3) {
return 1;
}
}
}
其他回答
rand25() =5*(rand5()-1) + rand5()
rand7() {
while(true) {
int r = rand25();
if (r < 21) return r%3;
}
}
为什么这样做:循环永远运行的概率是0。
产生近似均匀分布的常数时间解。诀窍是625恰好能被7整除当你增加到这个范围时,你可以得到均匀的分布。
编辑:我的错,我算错了,但我不会把它拉下来,以防有人觉得它有用/有趣。毕竟它确实有效……:)
int rand5()
{
return (rand() % 5) + 1;
}
int rand25()
{
return (5 * (rand5() - 1) + rand5());
}
int rand625()
{
return (25 * (rand25() - 1) + rand25());
}
int rand7()
{
return ((625 * (rand625() - 1) + rand625()) - 1) % 7 + 1;
}
假设rand(n)在这里表示“从0到n-1均匀分布的随机整数”,下面是使用Python的randint的代码示例,它具有这种效果。它只使用randint(5)和常量来产生randint(7)的效果。其实有点傻
from random import randint
sum = 7
while sum >= 7:
first = randint(0,5)
toadd = 9999
while toadd>1:
toadd = randint(0,5)
if toadd:
sum = first+5
else:
sum = first
assert 7>sum>=0
print sum
function Rand7
put 200 into x
repeat while x > 118
put ((random(5)-1) * 25) + ((random(5)-1) * 5) + (random(5)-1) into x
end repeat
return (x mod 7) + 1
end Rand7
3次调用Rand5,平均125次中只重复6次。
把它想象成一个5x5x5的3D数组,一遍又一遍地填满1到7,还有6个空格。重新滚动空白。rand5调用在该数组中创建一个以5为基数的三位索引。
4D或更高的n维数组的重复次数会更少,但这意味着对rand5函数的更多调用将成为标准。你会在更高维度上得到递减的效率回报。在我看来,三个似乎是一个很好的折衷方案,但我还没有对它们进行测试。它是特定于rand5实现的。
你需要的函数是rand1_7(),我写了rand1_5(),这样你就可以测试它并绘制它。
import numpy
def rand1_5():
return numpy.random.randint(5)+1
def rand1_7():
q = 0
for i in xrange(7): q+= rand1_5()
return q%7 + 1