c# – 在Int32或UInt32中使用散列位的好方法是什么？

2023年8月28日 217次阅读

我有一个伪随机数生成器的实现,特别是George Marsaglia的XOR-Shift RNG.我的实现在这里：

FastRandom.cs

事实证明,第一个随机样本与种子密切相关,如果你看一下Reinitialise(int seed)方法,这是相当明显的.这是不好的.我提出的解决方案是混合种子的位如下：

_x = (uint)(  (seed * 2147483647) 
           ^ ((seed << 16 | seed >> 48) * 28111) 
           ^ ((seed << 32 | seed >> 32) * 69001)
           ^ ((seed << 48 | seed >> 16) * 45083));

所以我通过将种子的位乘以四个素数并将XORing重新形成_x来显着削弱任何相关性.我还在乘法之前旋转种子的位,以确保不同幅度的位在32位值的整个值范围内混合.

四向旋转似乎在无所事事和每次可能的旋转之间取得了很好的平衡(32).素数是“指向空中” – 足够的幅度和比特结构使比特混杂并将它们“扩散”到整个32比特而不管起始种子.

我应该使用更大的素数吗？是否有一个标准的方法来解决这个问题,或许有更正式的基础？我试图以最小的CPU开销来做到这一点.

谢谢

===更新===

我决定使用一些质数,其中设置位更好地分布在所有32位上.结果是我可以省略移位,因为乘法实现相同的效果(在32位的整个范围内的散列位),所以我只需添加四个产品来给出最终的种子……

_x = (uint)(  (seed * 1431655781) 
            + (seed * 1183186591) 
            + (seed * 622729787)
            + (seed * 338294347));

我可能会减少素数/倍数.两个似乎太少了(我仍然可以看到第一个样本中的模式),三个看起来很好,所以为了安全边际我做了四个.

===更新2 ===

仅供参考,以上减少到功能相当：

_x = seed * 3575866506U;

我最初没有发现这一点,当我这样做时,我想知道在计算的不同阶段溢出是否会导致不同的结果.我相信答案是否定的 – 两个计算总是给出相同的答案.

最佳答案 根据一些研究人员的说法,
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