Как генерировать случайные числа в диапазоне?
Содержание:
Модуль random
Для того, чтобы полноценно использовать эту опцию в своей работе, необходимо ознакомится с главными ее составляющими. Они выступают некими методами, позволяющими выполнять определенные действия. Основная стандартная библиотека Рython состоит из таких компонентов со следующими параметрами:
- random () – может вернуть число в промежуток значений от 0 до 1;
- seed (a) – производит настройку генератора на новую последовательность а;
- randint (a,b) – возвращает значение в диапазон данных от а до b;
- randrange (a, b, c) – выполняет те же функции, что и предыдущая, только с шагом с;
- uniform (a, b) – производит возврат вещественного числа в диапазон от а до b;
- shuffle (a) – миксует значения, находящиеся в перечне а;
- choice (a) – восстанавливает обратно случайный элемент из перечня а;
- sample (a, b) – возвращает на исходную позицию последовательность длиной b из перечня а;
- getstate () – обновляет внутреннее состояние генератора;
- setstate (a) – производит восстановление внутреннего состояния генератора а;
- getrandbits (a) – восстанавливает а при выполнении случайного генерирования бит;
- triangular (a, b, c) – показывает изначальное значение числа от а до b с шагом с.
Если вам необходимо применить для задания инициализирующееся число псевдо случайной последовательности, то не обойтись без функции seed. После ее вызова без применения параметра, используется значение системного таймера. Эта опция доступна в конструкторе класса Random.
Более показательными будут примеры на основе вышеописанного материала. Для возможности воспользоваться генерацией случайных чисел в Рython 3, сперва вам потребуется выполнить импорт библиотеки random, внеся сперва ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.
Вещественные числа
Модуль оснащен одноименной функцией random. Она более активно используется в Питоне, чем остальные. Эта функция позволяет произвести возврат числа в промежуток значений от 0 до 1. Вот пример трех основных переменных:
import randoma = random.random()b = random.random()print(a)print(b)
0.5479332865190.456436031781
Целые числа
Чтобы в программе появились случайные числа из четко заданного диапазона, применяется функция randit. Она обладает двумя аргументами: максимальным и минимальным значением. Она отображает значения, указанные ниже в генерации трех разных чисел от 0 до 9.
import randoma = random.randint(0, 9)b = random.randint(0, 9)print(a)print(b)
47
Диапазон целых чисел
Использование в такой ситуации метода randage поможет сгенерировать целочисленные значения, благодаря сотрудничеству с тремя основными параметрами:
- минимальное значение;
- максимальное;
- длина шага.
При вызове функции с одним требованием, граница будет установлена на значении 0, а промежуток будет установлен на 1. Для двух аргументов длина шага уже высчитывается автоматически. Вот пример работы этой опции на основе трех разных наборов.
import randoma = random.randrange(10)b = random.randrange(2, 10)c = random.randrange(2, 10, 2)print(a)print(b)print(c)
952
Диапазон вещественных чисел
Генерация вещественных чисел происходит при использовании функции под названием uniform. Она регулируется всего двумя параметрами: минимальным и максимальным значением. Пример создания демонстрации с переменными a, b и c.
import randoma = random.uniform(0, 10)b = random.uniform(0, 10)print(a)print(b)
4.856873750913.66695202551
Псевдослучайные числа
Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?
Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».
Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.
Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.
Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:
Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.
Случайное число ведь можно получить разными способами:
Собственная реализация
Лучшим решением будет сделать что-то простое, что занимает мало памяти и очень быстро работает.
В результате всех исследований и проведенных опытов, самым простым и быстрым вариантом стал — конгруэнтный мультипликативный алгоритм с модулем от числа 2^31.
Я не стал помещать класс в пространство имен, потому что считаю что то, что ниже — проблема архитектора, а не моя.
Генерацию seedá я сделал в нескольких вариациях:
-
Time — использует структуру и предоставляет достаточно надежное значение seedá, но аллоцирует 208 байт. Потому что (сюрприз) неуправляемая структура.
-
Guid — использует структуру и . Guid в отличии от работает медленнее, но аллоцирует всего 16 байт и является управляемой структурой (т.е. размещается на стеке и не копируется в кучу).
-
Crypto — использует и аллоцирует 4 байта. По скорости сравним с Guid, но данный метод не тестировался на разных платформах. Так же, пара простых строчек, может прибавить к размеру билда, если пространство имен раньше не входило в ваш билд.
Тестирование производительности
Кол-во аллокаций неуправляемых объектов проверялся таким образом:
Значения в таблице — среднее время затраченное на заполнение двумерного массива размерностью NxN:
|
Внизу:Кол-во итераций/размер двумерного массива Справа: Тип используемого генератора |
UnityEngine.Random (milliseconds) |
System.Random (milliseconds) |
FastRandom (milliseconds) |
|
25/4096×4096 |
472 |
611 |
223 |
|
1000/1024×1024 |
28 |
43 |
15 |
Тестировалось на ноутбуке ASUS Zephyrus G15 в редакторе. Под разные платформы не компилировалось.
Как установить
Если версия Unity выше чем 2019.3 в файл Packages/manifest.json добавить:
Или просто скачать .unitypackage из раздел Releases
Инициализация генератора и seed
Этап объявления, определения и создания сущностей зачастую рассматривается как нечто, не стоящее особого внимания. Но недостаточно вдумчивая инициализация генератора случайных чисел может сказаться на его надлежащей работе.
Первые 2 инициализации эквивалентны. И по большей части имеют отношение к вкусу или к стандартам написания красивого кода. А вот следующая инициализация в корне отличается.
«31255» — это называется seed (семя, первоисточник) — число, на основе которого генератор создает случайные числа. Ключевым моментом здесь является то, что при такой инициализации тип seed должен быть таким же или приводимым к типу, с которым работает генератор. Этот тип доступен через конструкцию decltype(e()), или result_of, или typename.
Примеры
Чтобы воспользоваться возможностями генерации случайных чисел в Python 3, следует произвести импорт библиотеки random, вынеся ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.
Вещественные числа
В модуле есть одноименная функция random. В Python она используется чаще, чем другие функции этого модуля. Функция возвращает вещественное число в промежутке от 0 до 1. В следующем примере демонстрируется создание трех разных переменных a, b и c.
import random a = random.random() b = random.random() print(a) print(b) 0.547933286519 0.456436031781
Целые числа
Для получения случайных целых чисел в определенном диапазоне используется функция randint, принимающая два аргумента: минимальное и максимальное значение. Программа, показанная ниже отображает генерацию трех разных значений в промежутке от 0 до 9.
import random a = random.randint(0, 9) b = random.randint(0, 9) print(a) print(b) 4 7
Диапазоны целых
Метод randrange позволяет генерировать целочисленные значения, благодаря работе с тремя параметрами: минимальная и максимальная величина, а также длина шага. Вызвав функцию с одним аргументом, начальная граница получит значение 0, а интервал станет равен 1. Для двух аргументов автоматически инициализируется только длина шага. Работа данного метода с трема разными наборами параметров показана в следующем примере.
import random a = random.randrange(10) b = random.randrange(2, 10) c = random.randrange(2, 10, 2) print(a) print(b) print(c) 9 5 2
Диапазоны вещественных
Сгенерировать вещественное число поможет метод под названием uniform. Он принимает всего два аргумента, обозначающих минимальное и максимальное значения. Демонстрация его работы располагается в следующем примере кода, где создаются переменные a, b и c.
import random a = random.uniform(0, 10) b = random.uniform(0, 10) print(a) print(b) 4.85687375091 3.66695202551
Использование в генераторах
Возможности генерации псевдослучайных чисел можно использовать и для создания последовательностей. В следующем фрагменте кода создается набор чисел при помощи генератора списка со случайным наполнением и длиной. Как можно заметить, в данном примере функция randint вызывается дважды: для каждого элемента и размера списка.
import random a = print(a)
Перемешивание
Метод shuffle дает возможность перемешать содержимое уже созданного списка. Таким образом, все его элементы будут находиться в абсолютно случайном порядке. Пример, где отображается работа этой функции со списком a из 10 значений, располагается дальше.
import random a = random.shuffle(a) print(a)
Случайный элемент списка
При помощи функции choice можно извлечь случайный элемент из существующего набора данных. В следующем примере переменная b получает некое целое число из списка a.
import random a = b = random.choice(a) print(b) 7
Несколько элементов списка
Извлечь из последовательности данных можно не только один элемент, но и целый набор значений. Функция sample позволит получить абсолютно новый список чисел из случайных компонентов уже существующего списка. В качестве первого аргумента необходимо ввести исходную последовательность, а на месте второго указать желаемую длину нового массива.
import random a = a = random.sample(a, 5) print(a)
Генерация букв
Возможности стандартной библиотеки позволяют генерировать не только числа, но и буквы. В следующем примере показывается инициализация трех разных переменных случайными символами латиницы. Для этого необходимо произвести импортирование модуля string, а затем воспользоваться списком letters, который включает все буквы английского алфавита.
import random import string a = random.choice(string.letters) b = random.choice(string.letters) c = random.choice(string.letters) print(a) print(b) print(c) J i L
Как можно заметить, отображаются буквы в разном регистре. Для того чтобы преобразовать их к общему виду, рекомендуется вызвать стандартные строковые методы upper или lower.
SystemRandom
Как уже говорилось ранее, SystemRandom основана на os.urandom. Она выдает так же псевдослучайные данные, но они зависят дополнительно и от операционной системы. Результаты используются в криптографии. Есть недостаток — то что функции SystemRandom отрабатывают в несколько раз дольше. Рассмотрим пример использования:
import random sr = random.SystemRandom() a = sr.random() b = sr.randint(0, 9) c = sr.randrange(2, 10, 2) print(a) print(b) print(c) 0.36012464614815465 2 8
Получение целых случайных чисел в заданных диапазонах
Функция 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, вернула число 283. Применяя к этому числу операцию нахождения остатка от деления на 5, получим 3. Т.е. выражение дает любое число в диапазоне [0, 5).
Однако, что если надо, чтобы число 5 так же входило в диапазон, т.е. диапазон имеет вид ? Логично предположить, что следует найти остаток от деления на 6. При этом более грамотным будет следующее рассуждение: надо находить остаток от деления на размер диапазона. В данном случае он равен шести значениям: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Чтобы найти размер диапазона, надо из допустимого максимума вычесть допустимый минимум и прибавить единицу: max — min + 1. Будьте внимательны: если, например, требуется, чтобы указанный в задаче максимум не входил в диапазон, то единицу прибавлять не надо или надо вычитать единицу из максимума.
Напишите программу, выдающую 50 случайных чисел от 0 до 99 включительно.
Итак, мы знаем формулу получения длины диапазона: max — min + 1. Если требуется получить число от 6 до 10 включительно, то длина диапазона будет равна 10 — 6 + 1 = 5. Выражение даст любое число от 0 до 4 включительно. Но нам надо от 6 до 10. В таком случае достаточно к полученному случайному остатку прибавить 6, т.е. минимум. Другими словами, надо выполнить сдвиг. Действительно для приведенного примера:
- если остаток был равен 0, то добавляя 6, получаем 6;
- остаток 1, добавляем 6, получаем 7;
- …
- остаток 4, прибавляем 6, получаем 10;
- остатка больше 4 не может быть.
В таком случае формула для получения случайного числа в диапазоне выглядит так:
rand() % длина_диапазона + сдвиг
где длина_диапазона вычисляется как b — a + 1, сдвиг является значением a.
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.
С таким же успехом можно получать случайные отрицательные числа. Действительно, если диапазон задан как , то его длина будет равна -1 — (-35) + 1 = 35, что соответствует действительности; выражение получения случайного числа будет выглядеть так:
rand() % 35 - 35
Так, если остаток от деления составил 0, то мы получим -35, а если 34, то -1. Остальные остатки дадут значения в промежутке от -35 до -1.
Выведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от -128 до 127 включительно.
Методы
|
Создает экземпляр реализации по умолчанию криптографического генератора случайных чисел, позволяющего генерировать случайные данные.Creates an instance of the default implementation of a cryptographic random number generator that can be used to generate random data. |
|
|
Создает экземпляр указанной реализации криптографического генератора случайных чисел.Creates an instance of the specified implementation of a cryptographic random number generator. |
|
|
При переопределении в производном классе освобождает все ресурсы, используемые текущим объектом RandomNumberGenerator.When overridden in a derived class, releases all resources used by the current instance of the RandomNumberGenerator class. |
|
|
При переопределении в производном классе освобождает неуправляемые ресурсы, используемые объектом RandomNumberGenerator, и опционально освобождает управляемые ресурсы.When overridden in a derived class, releases the unmanaged resources used by the RandomNumberGenerator and optionally releases the managed resources. |
|
|
Определяет, равен ли указанный объект текущему объекту.Determines whether the specified object is equal to the current object. (Унаследовано от Object) |
|
|
Заполняет диапазон криптостойкими случайными байтами.Fills a span with cryptographically strong random bytes. |
|
|
При переопределении в производном классе заполняет массив байтов криптостойкой случайной последовательностью значений.When overridden in a derived class, fills an array of bytes with a cryptographically strong random sequence of values. |
|
|
Заполняет указанный массив байтов криптостойкой случайной последовательностью значений.Fills the specified byte array with a cryptographically strong random sequence of values. |
|
|
Заполняет диапазон криптостойкими случайными байтами.Fills a span with cryptographically strong random bytes. |
|
|
Служит хэш-функцией по умолчанию.Serves as the default hash function. (Унаследовано от Object) |
|
|
Создает случайное целое число от 0 (включительно) до указанного исключенного верхнего предела, используя генератор криптостойких случайных чисел.Generates a random integer between 0 (inclusive) and a specified exclusive upper bound using a cryptographically strong random number generator. |
|
|
Создает случайное целое число от указанного включенного нижнего предела до указанного исключенного верхнего предела, используя генератор криптостойких случайных чисел.Generates a random integer between a specified inclusive lower bound and a specified exclusive upper bound using a cryptographically strong random number generator. |
|
|
При переопределении в производном классе заполняет массив байтов криптостойкой случайной последовательностью ненулевых значений.When overridden in a derived class, fills an array of bytes with a cryptographically strong random sequence of nonzero values. |
|
|
Заполняет диапазон байтов криптостойкой последовательностью случайных ненулевых значений.Fills a byte span with a cryptographically strong random sequence of nonzero values. |
|
|
Возвращает объект Type для текущего экземпляра.Gets the Type of the current instance. (Унаследовано от Object) |
|
|
Создает неполную копию текущего объекта Object.Creates a shallow copy of the current Object. (Унаследовано от Object) |
|
|
Возвращает строку, представляющую текущий объект.Returns a string that represents the current object. (Унаследовано от Object) |
Функция srand().
Да, каждый раз появляются одни и те же одинаковые числа. «Так себе генератор!» – скажете вы. И будете не совсем правы.
Действительно, генерируются всё время одинаковые числа. Но мы можем на это повлиять, для этого используется функция srand(), которая также определена в заголовочном файле stdlib.h. Она инициализирует генератор случайных чисел начальным числом.
Скомпилируйте и запустите несколько раз вот эту программу:
Листинг 5.
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(void) {
srand(2);
/* генерируем пять случайных целых чисел из отрезка */
printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 80 + 1));
printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 79));
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
}
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.
И это можно сделать. Например, воспользуемся функцией time(), которая определена в заголовочном файле time.h.
Данная функция, если ей в качестве аргумента передать NULL, возвращает количество секунд, прошедших c 1 января 1970 года. Вот посмотрите, как это делается.
Листинг 6.
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h> // чтобы использовать функцию time()
int main(void) {
srand(time(NULL));
/* генерируем пять случайных целых чисел из отрезка */
printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 80 + 1));
printf("%d\n", 80 + rand()%(100 - 79));
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
printf("%d\n", 80 + rand()%21);
}
Вы спросите, а что такое NULL? Резонный вопрос. А я вам пока отвечу, что это специальное зарезервированное слово такое. Могу ещё сказать, что им обозначает нулевой указатель, но т.к. это для вас никакой информации не несёт, то на данный момент рекомендую об этом не думать. А просто запомнить как некоторый хитрый трюк. В будущих уроках мы остановимся на этой штуке поподробнее.
QRandomGenerator
Применение QRandomGenerator будет следующим
#include <QCoreApplication>
#include <iostream>
#include <QRandomGenerator>
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv);
std::cout << "Random Qt 3 - ";
QRandomGenerator generator;
for (int i = 0; i < 15; ++i)
{
qint64 value = generator.generate() & std::numeric_limits<qint64>::max();
std::cout << value << " ";
}
std::cout << std::endl;
return a.exec();
}
Вывод будет следующим
Random Qt 3 - 853323747 2396352728 3025954838 2985633182 2815751046 340588426 3587208406 298087538 2912478009 3642122814 3202916223 799257577 1872145992 639469699 3201121432
По факту, здесь повторится та же проблема, что и у qrand , при многократном запуске программы вы увидите, что числа будут повторяться. В новости о выпуске Qt 5.10 сказано, что данный класс лучше функционирует, чем обычный qrand, но по факту проблема остаётся той же. Возможно при более длительном тестировании в рамках программы, которая постоянно использует генерацию случайных чисел можно увидеть существенные различия, но в рамках даже такого простого варианта уже заметны недостатки.
Вопрос 2. Как получить случайные числа в Python?
Сложность: 1/3
Основных способов два: с помощью «родной» библиотеки random и с помощью модуля numpy.random из библиотеки numpy.
Прежде чем интервьюер придерётся, не забудьте сказать, что и random, и numpy.random — генераторы псевдослучайных чисел (о них ниже). Истинно случайные числа можно получить, например, c сайта Random.Org: там они генерируются с помощью атмосферного шума.
Библиотека random имеет меньший объём, чем numpy.random, и проще в использовании. Зато numpy.random содержит дополнительные распределения для научных вычислений, а также функции для генерирования целых массивов случайных данных.
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.
В языке программирования C получить случайное число можно с помощью функции , которая входит в стандартную библиотеку языка. Эта функция не принимает никакие параметры.
Напишите программу, в которой целочисленной переменной присваивается результат выполнения функции . Выведите значение переменной на экран.
Функция 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:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main () {
char i;
for (i = 1; i <= 50; i++) {
printf("%15d", rand());
if (i % 5 == ) printf("\n");
}
}
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
Вы должны были заметить, что при каждом запуске программы числа остаются одинаковыми. Даже если вы перекомпилируете программу, результат не изменится. Данный эффект связан с тем, что начальное (инициализирующее) число, которое подставляется в формулу вычисления первого и последующих псевдослучайных чисел, для каждой системы всегда одно и то же. Однако это начальное число можно изменить с помощью функции , которой в качестве параметра передается любое целое число. Понятно, что если вы зададите конкретный аргумент для функции, например, , то от вызова к вызову программы числа будут также одни и те же. Хотя и не те, что были бы без . Поэтому появляется проблема, как сделать так, чтобы аргумент для был тоже случайным? Получается замкнутый круг.
Переделайте программу, выводящую на экран 50 случайных чисел так, чтобы сначала у пользователя запрашивалось любое целое число с помощью , которое передавалось бы в функцию .
Пользователь программы сам может задавать инициализирующее значение. Но чаще всего это не является полноценным выходом из ситуации. Поэтому инициализирующее значение привязывают к какому-либо процессу, протекающему в операционной системе, например, к часам. Время (учитывая не только время суток, но и дату) никогда не бывает одинаковым. Значит значение для , преобразованное в целое из системного времени, будет различным.
Текущее время можно узнать с помощью функции , прототип которой описан в файле time.h. Передав в качестве параметра NULL, мы получим целое число, которое можно передать в :
srand(time(NULL));
Переделайте вашу программу так, чтобы инициализирующее значение зависело от системного времени.
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».
//Создание объекта для генерации чисел Random rnd = new Random(); //Получить очередное (в данном случае - первое) случайное число int value = rnd.Next(); //Вывод полученного числа в консоль Console.WriteLine(value);
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:
//Создание объекта для генерации чисел Random rnd = new Random(); int value = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число int value1 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число int value2 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число int value3 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число Console.WriteLine(value); //Вывод числа в консоль Console.WriteLine(value1); //Вывод числа в консоль Console.WriteLine(value2); //Вывод числа в консоль Console.WriteLine(value3); //Вывод числа в консоль
А теперь, давайте слегка усложним задачу, представим, что нам нужно получить случайное число в определенном диапазоне. Но и эта задача выполняется довольно просто:
//Создание объекта для генерации чисел Random rnd = new Random(); //Получить случайное число (в диапазоне от 0 до 10) int value = rnd.Next(0, 10); //Вывод числа в консоль Console.WriteLine(value);
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.
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:
//Создание объекта для генерации чисел (с указанием начального значения) Random rnd = new Random(245); //Получить случайное число int value = rnd.Next();
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:
class Program
{
//Этот метод должен возвращать случайное значение
static int GetRandom()
{
//Создание объекта для генерации чисел (с указанием начального значения)
Random rnd = new Random(245);
//Получить случайное число
int value = rnd.Next();
//Вернуть полученное значение
return value;
}
static void Main(string[] args)
{
//Вывод сгенерированных чисел в консоль
Console.WriteLine(GetRandom());
Console.WriteLine(GetRandom());
Console.WriteLine(GetRandom());
}
}
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!
Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()
Функции и генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:
>>> random.randint(0, 10) 6
или (если импортировались отдельные функции):
>>> randint(100, 200) 110
В случае обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как .
Числа могут быть отрицательными:
>>> random.randint(-100, 10) -83 >>> random.randint(-100, -10) -38
Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a <= b.
Функция сложнее. Она может принимать один аргумент, два или даже три. Если указан только один, то она возвращает случайное число от 0 до указанного аргумента. Причем сам аргумент в диапазон не входит. На языке математики – это [0; a).
>>> random.randrange(10) 4
Или:
>>> randrange(5) 0
Если в передается два аргумента, то она работает аналогично за одним исключением. Верхняя граница не входит в диапазон, т. е. [a; b).
>>> random.randrange(5, 10) 9 >>> random.randrange(1, 2) 1
Здесь результатом второго вызова всегда будет число 1.
Если в передается три аргумента, то первые два – это границы диапазона, как в случае с двумя аргументами, а третий – так называемый шаг. Если, например, функция вызывается как , то «случайное» число будет выбираться из чисел 10, 13, 16, 19:
>>> random.randrange(10, 20, 3) 13 >>> random.randrange(10, 20, 3) 19 >>> random.randrange(10, 20, 3) 10
