function rand7() {
    while (true) { //lowest base 5 random number > 7 reduces memory
        int num = (rand5()-1)*5 + rand5()-1;
    if (num < 21)  // improves performance
        return 1 + num%7;
    }
}

Python代码:

from random import randint
def rand7():
    while(True):
        num = (randint(1, 5)-1)*5 + randint(1, 5)-1
        if num < 21:
                return 1 + num%7

100000次运行的测试分布:

>>> rnums = []
>>> for _ in range(100000):
    rnums.append(rand7())
>>> {n:rnums.count(n) for n in set(rnums)}
{1: 15648, 2: 15741, 3: 15681, 4: 15847, 5: 15642, 6: 15806, 7: 15635}

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。

从一个扩大浮动范围的链接来到这里。这个更有趣。而不是我是如何得出结论的，我突然想到，对于一个给定的随机整数生成函数f，以“基数”b(在这种情况下是4，我会告诉为什么)，它可以展开如下:

(b^0 * f() + b^1 * f() + b^2 * f() .... b^p * f()) / (b^(p+1) - 1) * (b-1)

这将把随机生成器转换为FLOAT生成器。我将在这里定义2个参数b和p。虽然这里的“基数”是4，但b实际上可以是任何东西，它也可以是无理数等p，我称之为精度是你想要的浮点生成器的良好粒度的程度。可以把这看作是对rand7的每次调用对rand5的调用数。

但我意识到，如果你把b设为底数+1(在这种情况下是4+1 = 5)，这是一个最佳点，你会得到均匀的分布。首先摆脱这个1-5生成器，它实际上是rand4() + 1:

function rand4(){
    return Math.random() * 5 | 0;
}

为了达到这个目的，你可以用rand5()-1替换rand4

接下来是将rand4从整数生成器转换为浮点生成器

function toFloat(f,b,p){
    b = b || 2;
    p = p || 3;
    return (Array.apply(null,Array(p))
    .map(function(d,i){return f()})
    .map(function(d,i){return Math.pow(b,i)*d})
    .reduce(function(ac,d,i){return ac += d;}))
    /
    (
        (Math.pow(b,p) - 1)
        /(b-1)
    )
}

这将把我写的第一个函数应用到一个给定的rand函数。试一试:

toFloat(rand4) //1.4285714285714286 base = 2, precision = 3
toFloat(rand4,3,4) //0.75 base = 3, precision = 4
toFloat(rand4,4,5) //3.7507331378299122 base = 4, precision = 5
toFloat(rand4,5,6) //0.2012288786482335 base = 5, precision =6
...

现在，您可以将这个浮动范围(0-4 include)转换为任何其他浮动范围，然后将其降级为整数。这里我们的底是4，因为我们处理的是rand4，因此b=5的值会给你一个均匀分布。当b增长超过4时，你将开始在分布中引入周期性间隙。我测试了从2到8的b值，每个值都有3000分，并与原生数学进行了比较。随机的javascript，在我看来甚至比本机本身更好:

http://jsfiddle.net/ibowankenobi/r57v432t/

对于上面的链接，单击分布顶部的“bin”按钮以减小分箱大小。最后一个图表是原生数学。随机的，第四个d=5是均匀的。

在你得到浮动范围后，要么与7相乘并抛出小数部分，要么与7相乘，减去0.5并四舍五入:

((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) | 0) + 1   ---> occasionally you'll get 8 with 1/4^6 probability.
Math.round((toFloat(rand4,5,6)/4 * 7) - 0.5) + 1 --> between 1 and 7

这类似于@RobMcAfee，除了我使用魔术数字而不是2维数组。

int rand7() {
    int m = 1203068;
    int r = (m >> (rand5() - 1) * 5 + rand5() - 1) & 7;

    return (r > 0) ? r : rand7();
}

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

为什么不除以5再乘以7，然后四舍五入呢?(当然，你必须使用浮点数no.)

它比其他解决方案更简单、更可靠(真的吗?)例如，在Python中:

def ranndomNo7():
    import random
    rand5 = random.randint(4)    # Produces range: [0, 4]
    rand7 = int(rand5 / 5 * 7)   # /5, *7, +0.5 and floor()
    return rand7

这不是很容易吗?