Seedable JavaScript Zufallszahlengenerator

Die JavaScript- Math.random()Funktion gibt einen zufälligen Wert zwischen 0 und 1 zurück, der basierend auf der aktuellen Zeit automatisch gesetzt wird (ähnlich wie Java, glaube ich). Ich glaube jedoch nicht, dass es eine Möglichkeit gibt, einen eigenen Samen dafür zu setzen.

Wie kann ich einen Zufallszahlengenerator erstellen, für den ich meinen eigenen Startwert angeben kann, damit er eine wiederholbare Folge von (Pseudo-) Zufallszahlen erzeugt?

Eine Option ist http://davidbau.com/seedrandom , ein setzbarer RC4-basierter Math.random () - Drop-In-Ersatz mit netten Eigenschaften.

Wenn Sie die Seeding-Funktion nicht benötigen, verwenden Math.random()und bauen Sie einfach Hilfsfunktionen darum herum (z. B. randRange(start, end)).

Ich bin nicht sicher, welches RNG Sie verwenden, aber es ist am besten, es zu kennen und zu dokumentieren, damit Sie sich seiner Eigenschaften und Einschränkungen bewusst sind.

Wie Starkii sagte, ist Mersenne Twister ein gutes PRNG, aber es ist nicht einfach zu implementieren. Wenn Sie es selbst tun möchten, versuchen Sie, ein LCG zu implementieren - es ist sehr einfach, hat anständige Zufallsqualitäten (nicht so gut wie Mersenne Twister) und Sie können einige der gängigen Konstanten verwenden.

BEARBEITEN: Berücksichtigen Sie bei dieser Antwort die großartigen Optionen für kurze RNG-Implementierungen, einschließlich einer LCG-Option.

function RNG(seed) {
  // LCG using GCC's constants
  this.m = 0x80000000; // 2**31;
  this.a = 1103515245;
  this.c = 12345;

  this.state = seed ? seed : Math.floor(Math.random() * (this.m - 1));
}
RNG.prototype.nextInt = function() {
  this.state = (this.a * this.state + this.c) % this.m;
  return this.state;
}
RNG.prototype.nextFloat = function() {
  // returns in range [0,1]
  return this.nextInt() / (this.m - 1);
}
RNG.prototype.nextRange = function(start, end) {
  // returns in range [start, end): including start, excluding end
  // can't modulu nextInt because of weak randomness in lower bits
  var rangeSize = end - start;
  var randomUnder1 = this.nextInt() / this.m;
  return start + Math.floor(randomUnder1 * rangeSize);
}
RNG.prototype.choice = function(array) {
  return array[this.nextRange(0, array.length)];
}

var rng = new RNG(20);
for (var i = 0; i < 10; i++)
  console.log(rng.nextRange(10, 50));

var digits = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'];
for (var i = 0; i < 10; i++)
  console.log(rng.choice(digits));

Wenn Sie den Startwert angeben möchten, müssen Sie nur die Aufrufe von getSeconds()und ersetzen getMinutes(). Sie könnten ein int übergeben und die Hälfte davon mod 60 für den Sekundenwert und die andere Hälfte modulo 60 verwenden, um Ihnen den anderen Teil zu geben.

Davon abgesehen sieht diese Methode wie Müll aus. Die richtige Erzeugung von Zufallszahlen ist sehr schwierig. Das offensichtliche Problem dabei ist, dass der Zufallszahlen-Seed auf Sekunden und Minuten basiert. Um den Startwert zu erraten und Ihren Zufallszahlenstrom neu zu erstellen, müssen Sie nur 3600 verschiedene Sekunden- und Minutenkombinationen ausprobieren. Dies bedeutet auch, dass es nur 3600 verschiedene mögliche Samen gibt. Dies ist korrigierbar, aber ich wäre von Anfang an misstrauisch gegenüber diesem RNG.

Wenn Sie ein besseres RNG verwenden möchten, probieren Sie den Mersenne Twister . Es ist ein gut getestetes und ziemlich robustes RNG mit einer riesigen Umlaufbahn und einer hervorragenden Leistung.

EDIT: Ich sollte wirklich korrekt sein und dies als Pseudo-Zufallszahlengenerator oder PRNG bezeichnen.

"Jeder, der arithmetische Methoden verwendet, um Zufallszahlen zu erzeugen, ist in einem Zustand der Sünde."
                                                                                                                                                          --- John von Neumann

Ich verwende einen JavaScript-Port des Mersenne Twister: https://gist.github.com/300494 Damit können Sie den Startwert manuell festlegen. Wie in anderen Antworten erwähnt, ist der Mersenne Twister auch ein wirklich guter PRNG.

Der Code, den Sie aufgelistet haben, sieht aus wie ein Lehmer RNG . Wenn dies der Fall ist, 2147483647ist dies die größte 32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen, 2147483647die größte 32-Bit-Primzahl und 48271ein Vollzeitmultiplikator, der zum Generieren der Zahlen verwendet wird.

Wenn dies der Fall ist, können Sie ändern RandomNumberGeneratorin einem zusätzlichen Parameter zu nehmen seed, und stellen Sie dann this.seedauf seed; Aber Sie müssten vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass der Samen zu einer guten Verteilung der Zufallszahlen führt (Lehmer kann so seltsam sein) - aber die meisten Samen sind in Ordnung.

Das Folgende ist ein PRNG, dem ein benutzerdefiniertes Saatgut zugeführt werden kann. Beim Aufrufen SeedRandomwird eine Zufallsgeneratorfunktion zurückgegeben. SeedRandomkann ohne Argumente aufgerufen werden, um die zurückgegebene Zufallsfunktion mit der aktuellen Zeit zu setzen, oder es kann entweder mit 1 oder 2 nicht negativen inters als Argumente aufgerufen werden, um sie mit diesen ganzen Zahlen zu setzen. Aufgrund der Gleitkommagenauigkeit kann beim Seeding mit nur 1 Wert der Generator nur in einen von 2 ^ 53 verschiedenen Zuständen versetzt werden.

Die zurückgegebene Zufallsgeneratorfunktion verwendet 1 benanntes Ganzzahlargument limit. Der Grenzwert muss im Bereich von 1 bis 4294965886 liegen. Die Funktion gibt eine Zahl im Bereich von 0 bis Grenzwert 1 zurück.

function SeedRandom(state1,state2){
    var mod1=4294967087
    var mul1=65539
    var mod2=4294965887
    var mul2=65537
    if(typeof state1!="number"){
        state1=+new Date()
    }
    if(typeof state2!="number"){
        state2=state1
    }
    state1=state1%(mod1-1)+1
    state2=state2%(mod2-1)+1
    function random(limit){
        state1=(state1*mul1)%mod1
        state2=(state2*mul2)%mod2
        if(state1<limit && state2<limit && state1<mod1%limit && state2<mod2%limit){
            return random(limit)
        }
        return (state1+state2)%limit
    }
    return random
}

Anwendungsbeispiel:

var generator1=SeedRandom() //Seed with current time
var randomVariable=generator1(7) //Generate one of the numbers [0,1,2,3,4,5,6]
var generator2=SeedRandom(42) //Seed with a specific seed
var fixedVariable=generator2(7) //First value of this generator will always be
                                //1 because of the specific seed.

Dieser Generator weist folgende Eigenschaften auf:

• Es hat ungefähr 2 ^ 64 verschiedene mögliche innere Zustände.
• Es hat eine Periode von ungefähr 2 ^ 63, viel mehr, als irgendjemand jemals realistisch in einem JavaScript-Programm brauchen wird.
• Da die modWerte Primzahlen sind, gibt es kein einfaches Muster in der Ausgabe, unabhängig von der gewählten Grenze. Dies ist anders als bei einigen einfacheren PRNGs, die einige recht systematische Muster aufweisen.
• Einige Ergebnisse werden verworfen, um unabhängig vom Grenzwert eine perfekte Verteilung zu erzielen.
• Es ist relativ langsam und läuft auf meinem Computer ungefähr 10 000 000 Mal pro Sekunde.

Wenn Sie in Typescript programmieren, habe ich die Mersenne Twister-Implementierung angepasst, die in Christoph Henkelmanns Antwort auf diesen Thread als Typoskript-Klasse enthalten war:

/**
 * copied almost directly from Mersenne Twister implementation found in https://gist.github.com/banksean/300494
 * all rights reserved to him.
 */
export class Random {
    static N = 624;
    static M = 397;
    static MATRIX_A = 0x9908b0df;
    /* constant vector a */
    static UPPER_MASK = 0x80000000;
    /* most significant w-r bits */
    static LOWER_MASK = 0x7fffffff;
    /* least significant r bits */

    mt = new Array(Random.N);
    /* the array for the state vector */
    mti = Random.N + 1;
    /* mti==N+1 means mt[N] is not initialized */

    constructor(seed:number = null) {
        if (seed == null) {
            seed = new Date().getTime();
        }

        this.init_genrand(seed);
    }

    private init_genrand(s:number) {
        this.mt[0] = s >>> 0;
        for (this.mti = 1; this.mti < Random.N; this.mti++) {
            var s = this.mt[this.mti - 1] ^ (this.mt[this.mti - 1] >>> 30);
            this.mt[this.mti] = (((((s & 0xffff0000) >>> 16) * 1812433253) << 16) + (s & 0x0000ffff) * 1812433253)
                + this.mti;
            /* See Knuth TAOCP Vol2. 3rd Ed. P.106 for multiplier. */
            /* In the previous versions, MSBs of the seed affect   */
            /* only MSBs of the array mt[].                        */
            /* 2002/01/09 modified by Makoto Matsumoto             */
            this.mt[this.mti] >>>= 0;
            /* for >32 bit machines */
        }
    }

    /**
     * generates a random number on [0,0xffffffff]-interval
     * @private
     */
    private _nextInt32():number {
        var y:number;
        var mag01 = new Array(0x0, Random.MATRIX_A);
        /* mag01[x] = x * MATRIX_A  for x=0,1 */

        if (this.mti >= Random.N) { /* generate N words at one time */
            var kk:number;

            if (this.mti == Random.N + 1)   /* if init_genrand() has not been called, */
                this.init_genrand(5489);
            /* a default initial seed is used */

            for (kk = 0; kk < Random.N - Random.M; kk++) {
                y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK);
                this.mt[kk] = this.mt[kk + Random.M] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
            }
            for (; kk < Random.N - 1; kk++) {
                y = (this.mt[kk] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[kk + 1] & Random.LOWER_MASK);
                this.mt[kk] = this.mt[kk + (Random.M - Random.N)] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];
            }
            y = (this.mt[Random.N - 1] & Random.UPPER_MASK) | (this.mt[0] & Random.LOWER_MASK);
            this.mt[Random.N - 1] = this.mt[Random.M - 1] ^ (y >>> 1) ^ mag01[y & 0x1];

            this.mti = 0;
        }

        y = this.mt[this.mti++];

        /* Tempering */
        y ^= (y >>> 11);
        y ^= (y << 7) & 0x9d2c5680;
        y ^= (y << 15) & 0xefc60000;
        y ^= (y >>> 18);

        return y >>> 0;
    }

    /**
     * generates an int32 pseudo random number
     * @param range: an optional [from, to] range, if not specified the result will be in range [0,0xffffffff]
     * @return {number}
     */
    nextInt32(range:[number, number] = null):number {
        var result = this._nextInt32();
        if (range == null) {
            return result;
        }

        return (result % (range[1] - range[0])) + range[0];
    }

    /**
     * generates a random number on [0,0x7fffffff]-interval
     */
    nextInt31():number {
        return (this._nextInt32() >>> 1);
    }

    /**
     * generates a random number on [0,1]-real-interval
     */
    nextNumber():number {
        return this._nextInt32() * (1.0 / 4294967295.0);
    }

    /**
     * generates a random number on [0,1) with 53-bit resolution
     */
    nextNumber53():number {
        var a = this._nextInt32() >>> 5, b = this._nextInt32() >>> 6;
        return (a * 67108864.0 + b) * (1.0 / 9007199254740992.0);
    }
}

Sie können es dann wie folgt verwenden:

var random = new Random(132);
random.nextInt32(); //return a pseudo random int32 number
random.nextInt32([10,20]); //return a pseudo random int in range [10,20]
random.nextNumber(); //return a a pseudo random number in range [0,1]

Überprüfen Sie die Quelle auf weitere Methoden.

Hinweis: Dieser Code war ursprünglich in der obigen Frage enthalten. Um die Frage kurz und konzentriert zu halten, habe ich sie in diese Antwort des Community-Wikis verschoben.

Ich habe festgestellt, dass dieser Code herumwirbelt, und es scheint gut zu funktionieren, um eine Zufallszahl zu erhalten und anschließend den Startwert zu verwenden, aber ich bin mir nicht ganz sicher, wie die Logik funktioniert (z. B. woher die Zahlen 2345678901, 48271 und 2147483647 stammen).

function nextRandomNumber(){
  var hi = this.seed / this.Q;
  var lo = this.seed % this.Q;
  var test = this.A * lo - this.R * hi;
  if(test > 0){
    this.seed = test;
  } else {
    this.seed = test + this.M;
  }
  return (this.seed * this.oneOverM);
}

function RandomNumberGenerator(){
  var d = new Date();
  this.seed = 2345678901 + (d.getSeconds() * 0xFFFFFF) + (d.getMinutes() * 0xFFFF);
  this.A = 48271;
  this.M = 2147483647;
  this.Q = this.M / this.A;
  this.R = this.M % this.A;
  this.oneOverM = 1.0 / this.M;
  this.next = nextRandomNumber;
  return this;
}

function createRandomNumber(Min, Max){
  var rand = new RandomNumberGenerator();
  return Math.round((Max-Min) * rand.next() + Min);
}

//Thus I can now do:
var letters = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'];
var numbers = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'];
var colors = ['red','orange','yellow','green','blue','indigo','violet'];
var first = letters[createRandomNumber(0, letters.length)];
var second = numbers[createRandomNumber(0, numbers.length)];
var third = colors[createRandomNumber(0, colors.length)];

alert("Today's show was brought to you by the letter: " + first + ", the number " + second + ", and the color " + third + "!");

/*
  If I could pass my own seed into the createRandomNumber(min, max, seed);
  function then I could reproduce a random output later if desired.
*/

OK, hier ist die Lösung, für die ich mich entschieden habe.

Zuerst erstellen Sie einen Startwert mit der Funktion "newseed ()". Anschließend übergeben Sie den Startwert an die Funktion "srandom ()". Schließlich gibt die Funktion "srandom ()" einen Pseudozufallswert zwischen 0 und 1 zurück.

Das entscheidende Bit ist, dass der Startwert in einem Array gespeichert wird. Wenn es einfach eine Ganzzahl oder ein Gleitkommawert wäre, würde der Wert bei jedem Aufruf der Funktion überschrieben, da die Werte von Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, Zeichenfolgen usw. direkt im Stapel gespeichert werden und nicht nur die Zeiger, wie im Fall von Arrays und andere Objekte. Somit ist es möglich, dass der Wert des Samens persistent bleibt.

Schließlich ist es möglich, die Funktion "srandom ()" so zu definieren, dass es sich um eine Methode des "Math" -Objekts handelt, aber das überlasse ich Ihnen, um es herauszufinden. ;)

Viel Glück!

JavaScript:

// Global variables used for the seeded random functions, below.
var seedobja = 1103515245
var seedobjc = 12345
var seedobjm = 4294967295 //0x100000000

// Creates a new seed for seeded functions such as srandom().
function newseed(seednum)
{
    return [seednum]
}

// Works like Math.random(), except you provide your own seed as the first argument.
function srandom(seedobj)
{
    seedobj[0] = (seedobj[0] * seedobja + seedobjc) % seedobjm
    return seedobj[0] / (seedobjm - 1)
}

// Store some test values in variables.
var my_seed_value = newseed(230951)
var my_random_value_1 = srandom(my_seed_value)
var my_random_value_2 = srandom(my_seed_value)
var my_random_value_3 = srandom(my_seed_value)

// Print the values to console. Replace "WScript.Echo()" with "alert()" if inside a Web browser.
WScript.Echo(my_random_value_1)
WScript.Echo(my_random_value_2)
WScript.Echo(my_random_value_3)

Lua 4 (meine persönliche Zielumgebung):

-- Global variables used for the seeded random functions, below.
seedobja = 1103515.245
seedobjc = 12345
seedobjm = 4294967.295 --0x100000000

-- Creates a new seed for seeded functions such as srandom().
function newseed(seednum)
    return {seednum}
end

-- Works like random(), except you provide your own seed as the first argument.
function srandom(seedobj)
    seedobj[1] = mod(seedobj[1] * seedobja + seedobjc, seedobjm)
    return seedobj[1] / (seedobjm - 1)
end

-- Store some test values in variables.
my_seed_value = newseed(230951)
my_random_value_1 = srandom(my_seed_value)
my_random_value_2 = srandom(my_seed_value)
my_random_value_3 = srandom(my_seed_value)

-- Print the values to console.
print(my_random_value_1)
print(my_random_value_2)
print(my_random_value_3)