伪随机数算法

Random

转载内容,有更改,感谢原作者(http://www.cnblogs.com/softidea/p/5824240.html#3697214)

Java中的Random类生成的是伪随机数,使用的是48-bit的种子,然后调用一个linear congruential formula线性同余方程(Donald Knuth的编程艺术的3.2.1节)

如果两个Random实例使用相同的种子,并且调用同样的函数,那么生成的sequence是相同的

也可以调用Math.random()生成随机数

Random实例是线程安全的,但是并发使用Random实例会影响效率,可以考虑使用ThreadLocalRandom变量。

Random实例不是安全可靠的加密,可以使用java.security.SecureRandom来提供一个可靠的加密。

Random implements Serializable 可序列化

AtomicLong seed 原子变量

解密随机数生成器(2)——从java源码看线性同余算法

上篇博客中,我们了解了基于物理现象的真随机数生成器,然而,真随机数产生速度较慢,为了实际计算需要,计算机中的随机数都是由程序算法,也就是某些公式函数生成的,只不过对于同一随机种子与函数,得到的随机数列是一定的,因此得到的随机数可预测且有周期,不能算是真正的随机数,因此称为伪随机数(Pseudo Random Number)。

 

不过,别看到伪字就瞧不起,这里面也是有学问的,看似几个简简单单的公式可能是前辈们努力了几代的成果,相关的研究可以写好几本书了!顺便提一下,亚裔唯一图灵奖得主姚期智,研究的就是伪随机数生成论(The pseudo random number generating theory)。
在这里,我重点介绍两个常用的算法:同余法(Congruential method)和梅森旋转算法(Mersenne twister)

 

1、同余法

同余法(Congruential method)是很常用的一种随机数生成方法,在很多编程语言中有应用,最明显的就是java了,java.util.Random类中用的就是同余法中的一种——线性同余法(Linear congruential method),除此之外还有乘同余法(Multiplicative congruential method)和混合同余法(Mixed congruential method)。好了,现在我们就打开java的源代码,看一看线性同余法的真面目!

 

在Eclipse中输入java.util.Random,按F3转到Random类的源代码:

 

首先,我们看到这样一段说明:

翻译过来是:

这个类的一个实现是用来生成一串伪随机数。这个类用了一个48位的种子,被线性同余公式修改用来生成随机数。(见Donald Kunth《计算机编程的艺术》第二卷,章节3.2.1)

 

显然,java的Random类使用的是线性同余法来得到随机数的。

接着往下看,我们找到了它的构造函数与几个方法,里面包含了获得48位种子的过程:

    private static final AtomicLong seedUniquifier
        = new AtomicLong(8682522807148012L);
 1 /**
 2      * Creates a new random number generator. This constructor sets
 3      * the seed of the random number generator to a value very likely
 4      * to be distinct from any other invocation of this constructor.
 5      */
 6     public Random() {
 7         this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
 8     }
 9  
10     private static long seedUniquifier() {
11         // L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of
12         // Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999
13         for (;;) {
14             long current = seedUniquifier.get();
15             long next = current * 181783497276652981L;
16             if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
17                 return next;
18         }
19     }
20  
21     private static final AtomicLong seedUniquifier
22         = new AtomicLong(8682522807148012L);
23     public Random(long seed) {
24         if (getClass() == Random.class)
25             this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
26         else {
27             // subclass might have overriden setSeed
28             this.seed = new AtomicLong();
29             setSeed(seed);
30         }
31     }
32     private static long initialScramble(long seed) {
33         return (seed ^ multiplier) & mask;
34     }
35     。。。

 

 

《伪随机数算法》

java.util.concurrent.atomic.AtomicLong
public final boolean compareAndSet(long expect,
                                   long update)
Atomically sets the value to the given updated value if the current value == the expected value.
Parameters:
expect - the expected value
update - the new value
Returns:
true if successful. False return indicates that the actual value was not equal to the expected value.

《伪随机数算法》

 

这里使用了System.nanoTime()方法来得到一个纳秒级的时间量,参与48位种子的构成,然后还进行了一个很变态的运算——不断乘以181783497276652981L,这里的nanotime可以算是一个真随机数,不过有必要提的是,nanoTime和我们常用的currenttime方法不同,返回的不是从1970年1月1日到现在的时间,而是一个随机的数——只用来前后比较计算一个时间段,比如一行代码的运行时间,数据库导入的时间等,而不能用来计算今天是哪一天。

 

好了,现在我不得不佩服这位工程师的变态了:到目前为止,这个程序已经至少进行了三次随机: 

1、获得一个长整形数作为“初始种子”(系统默认的是8682522807148012L)

2、不断与一个变态的数——181783497276652981L相乘(天知道这些数是不是工程师随便滚键盘滚出来的-.-)(compare and set 保证数据的一致性)

3、与系统随机出来的nanotime值作异或运算,得到最终的种子

再往下看,就是我们常用的得到随机数的方法了,我首先找到了最常用的nextInt()函数,代码如下:

    public int nextInt() {
        return next(32);
    }

代码很简洁,直接跳到了next函数:

《伪随机数算法》
《伪随机数算法》

1     protected int next(int bits) {
2         long oldseed, nextseed;
3         AtomicLong seed = this.seed;
4         do {
5             oldseed = seed.get();
6             nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
7         } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
8         return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
9     }

View Code

 

OK,祝贺一下怎么样,因为我们已经深入到的线性同余法的核心了——没错,就是这几行代码!

在分析这段代码前,先来简要介绍一下线性同余法。

 

在程序中为了使表达式的结果小于某个值,我们常常采用取余的操作,结果是同一个除数的余数,这种方法叫同余法(Congruential method)。

线性同余法是一个很古老的随机数生成算法,它的数学形式如下:

Xn+1 = (a*Xn+c)(mod m) 

其中,

m>0,0<a<m,0<c<m

这里Xn这个序列生成一系列的随机数,X0是种子。随机数产生的质量与m,a,c三个参数的选取有很大关系。这些随机数并不是真正的随机,而是满足在某一周期内随机分布,这个周期的最长为m(一般来说是小于M的)。根据Hull-Dobell Theorem,当且仅当:

1. c和m互素;

2. a-1可被所有m的质因数整除;

3. 当m是4的整数倍,a-1也是4的整数倍时,周期为m。所以m一般都设置的很大,以延长周期。

现在我们回过头来看刚才的程序,注意这行代码:

nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;

和Xn+1=(a*Xn+c)(mod m)的形式很像有木有!

没错,就是这一行代码应用到了线性同余法公式!不过还有一个问题:怎么没见取余符号?嘿嘿,先让我们看看三个变量的数值声明:

    private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;
    private static final long addend = 0xBL;
    private static final long mask = (1L << 48) - 1;
 

 

其中multiplieraddend分别代表公式中的a和c,很好理解,但mask代表什么呢?其实,x & [(1L << 48)–1]与 x(mod 2^48)等价。解释如下:

x对于2的N次幂取余,由于除数是2的N次幂,如:

0001,0010,0100,1000。。。。

相当于把x的二进制形式向右移N位,此时移到小数点右侧的就是余数,如:

13 = 1101    8 = 1000

13 / 8 = 1.101,所以小数点右侧的101就是余数,化成十进制就是5

然而,无论是C语言还是java,位运算移走的数显然都一去不复返了。(什么,你说在CF寄存器中?好吧,太高端了点,其实还有更给力的方法)有什么好办法保护这些即将逝去的数据呢?

学着上面的mask,我们不妨试着把2的N次幂减一:

0000,0001,0011,0111,01111,011111。。。

怎么样,有启发了吗?

我们知道,某个数(限0和1)与1作与(&)操作,结果还是它本身;而与0作与操作结果总是0,即:

a & 1 = a,  a & 0 = 0

而我们将x对2^N取余操作希望达到的目的可以理解为:

1、所有比2^N位(包括2^N那一位)全都为0

2、所有比2^N低的位保持原样

因此, x & (2^N-1)与x(mod 2^N)运算等价,还是13与8的例子:

1101 % 1000 = 0101    1101 & 0111 = 0101

二者结果一致。

嘿嘿,讲明白了这个与运算的含义,我想上面那行代码的含义应该很明了了,就是线性同余公式的直接套用,其中a = 0x5DEECE66DL, c = 0xBL, m = 2^48,就可以得到一个48位的随机数,而且这个谨慎的工程师进行了迭代,增加结果的随机性。再把结果移位,就可以得到指定位数的随机数。

接下来我们研究一下更常用的一个函数——带参数n的nextInt:

 1     public int nextInt(int n) {
 2         if (n <= 0)
 3             throw new IllegalArgumentException("n must be positive");
 4  
 5         if ((n & -n) == n)  // i.e., n is a power of 2
 6             return (int)((n * (long)next(31)) >> 31);
 7  
 8         int bits, val;
 9         do {
10             bits = next(31);
11             val = bits % n;
12         } while (bits - val + (n-1) < 0);
13         return val;
14     }

 

显然,这里基本的思路还是一样的,先调用next函数生成一个31位的随机数(int类型的范围),再对参数n进行判断,如果n恰好为2的方幂,那么直接移位就可以得到想要的结果;如果不是2的方幂,那么就关于n取余,最终使结果在[0,n)范围内。另外,do-while语句的目的应该是防止结果为负数。

你也许会好奇为什么(n & -n) == n可以判断一个数是不是2的次方幂,其实我也是研究了一番才弄明白的,其实,这主要与补码的特性有关:

众所周知,计算机中负数使用补码储存的(不懂什么是补码的自己百度恶补),举几组例子:

2 :0000 0010      -2 :1111 1110

8 :0000 1000      -8 :1111 1000

18 :0001 0010     -18 :1110 1110

20 :0001 0100     -20 :1110 1100

不知道大家有没有注意到,补码有一个特性,就是可以对于两个相反数n与-n,有且只有最低一个为1的位数字相同且都为1,而更低的位全为0,更高的位各不相同。因此两数作按位与操作后只有一位为1,而能满足这个结果仍为n的只能是原本就只有一位是1的数,也就是恰好是2的次方幂的数了。

不过个人觉得还有一种更好的判断2的次方幂的方法:

n & (n-1) == 0

感兴趣的也可以自己研究一下^o^。

好了,线性同余法就介绍到这了,下面简要介绍一下另一种同余法——乘同余法(Multiplicative congruential method)。

上文中的线性同余法,主要用来生成整数,而某些情景下,比如科研中,常常只需要(0,1)之间的小数,这时,乘同余法是更好的选择,它的基本公式和线性同余法很像:

Xn+1=(a*Xn )(mod m )

其实只是令线性公式中的c=0而已。只不过,为了得到小数,我们多做一步:

Yn = Xn/m  

由于Xn是m的余数,所以Yn的值介于0与1之间,由此到(0,1)区间上的随机数列。

除此之外,还有混合同余法,二次同余法,三次同余法等类似的方法,公式类似,也各有优劣,在此不详细介绍了。

同余法优势在计算速度快,内存消耗少。但是,因为相邻的随机数并不独立,序列关联性较大。所以,对于随机数质量要求高的应用,特别是很多科研领域,并不适合用这种方法。

不要走开,下篇博客介绍一个更给力的算法——梅森旋转算法(Mersenne Twister),持续关注啊!

http://www.myexception.cn/program/1609435.html

    原文作者:笑吧
    原文地址: https://www.cnblogs.com/daixianjun/p/random.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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