这是我在看过别人的答案后得出的最简单的答案:

def r5tor7():
    while True:
        cand = (5 * r5()) + r5()
        if cand < 27:
            return cand

Cand在[6,27]范围内，如果r5()的可能结果是均匀分布的，则可能结果是均匀分布的。你可以用下面的代码来测试我的答案:

from collections import defaultdict

def r5_outcome(n):
    if not n:
        yield []
    else:
        for i in range(1, 6):
            for j in r5_outcome(n-1):
                yield [i] + j

def test_r7():
    d = defaultdict(int)
    for x in r5_outcome(2):
        s = sum([x[i] * 5**i for i in range(len(x))])
        if s < 27:
            d[s] += 1
    print len(d), d

R5_outcome(2)生成r5()结果的所有可能组合。我使用与解决方案代码中相同的筛选器进行测试。你可以看到所有的结果都是相等的，因为它们有相同的值。

我想到了一个解决这个问题的有趣方法，想和大家分享一下。

function rand7() {

    var returnVal = 4;

    for (var n=0; n<3; n++) {
        var rand = rand5();

        if (rand==1||rand==2){
            returnVal+=1;
        }
        else if (rand==3||rand==4) {
            returnVal-=1;
        }
    }

    return returnVal;
}

我构建了一个测试函数，循环rand7() 10,000次，将所有返回值相加，然后除以10,000。如果rand7()工作正常，我们计算的平均值应该是4 -例如，(1+2+3+4+5+6+7 / 7)= 4。在做了多次测试后，平均值确实是4:)

这个怎么样

rand5 () % + rand5 (2) + 2 (2) % + rand5 rand5 () (2) % + rand5 % + rand5 (2) 2

不确定这是均匀分布的。有什么建议吗?

为什么不简单一点呢?

int random7() {
  return random5() + (random5() % 3);
}

由于取模，在这个解中得到1和7的几率较低，然而，如果你只是想要一个快速和可读的解，这是一种方法。

亚当·罗森菲尔德正确答案的前提是:

X = 5^n(在他的例子中，n=2) 操作n个rand5次调用以获得范围[1,x]内的数字y Z = ((int)(x / 7)) * 7 如果y > z，再试一次。否则返回y % 7 + 1

当n = 2时，有4种可能:y ={22,23,24,25}。如果你使用n = 6，你只有1个扔掉的东西:y ={15625}。

5^6 is 15625 7 times 2232 is 15624

你又给rand5个电话。但是，您获得一个丢弃值(或无限循环)的机会要低得多。如果有办法让y没有可能的一次性值，我还没有找到它。

简单高效:

int rand7 ( void )
{
    return 4; // this number has been calculated using
              // rand5() and is in the range 1..7
}

(灵感来自你最喜欢的“程序员”卡通?)