随机算法

❶ 随机数算法

可以把已有数据放到数组里，然后产生随机下标，根据下标取到的数据可以认为是随机的。

❷ 随机算法、函数

产生整数rand的原理是：
y＝ax＋b（mod n）其中，n一般是一个很大的素数，几万。
a也是大素数。而且a，b，n都是常数。所以rand的产生决定于x，
他被称为seed。
每一个seed都是上一次产生的y的函数。这样，如果直接取seed＝y的话，
虽然产生的rand之间相关性甚小，但只要知道某个y，就能推知以后的rand。
为避免这种情况，一般取seed为y和当时计算机的时间的函数，如seed＝y＋t

❸ 随机算法的内容简介

本书是斯坦福一剑桥项目(Stanford-Cambridge Program)之一。
对于许多应用，随机算法是最简单可行的，或者是最快的，或者两者兼得。本书由该领域两位着名专家写成，给出了随机算法设计和分析的基本概念，适用于接近研究生开始阶段的水平。
本书的第一部分介绍了概率论的基本工具，以及在算法应用中经常使用的概率分析。为了说明每个工具的作用，在具体设置给出了一些算法示例。本书的第二部分为算法的应用，共包括七章，每一章集中在随机算法应用的一个重要领域，如数据结构、几何算法、图算法、数论、计数、并行算法及在线算法等。对于每个领域中的算法，做了全面并且具有代表性的选择。
尽管本书基本按照教材写成，也可作为一本有价值的参考书供专业人员和研究者使用。

❹ 随机数常用算法有哪些

我所知道的是用移位的办法做到的,被移位的数称为种子。

❺ 什么是伪随机算法

所有的算法都是伪随机算法，算法不可能真正实现随机，随机只有吹乒乓这样、掷硬币这样的机器来做。

❻ 随机算法

一般用a=rand(n),为了防止重复用srand(time(NULL)); 很简单的

❼ 真的有能产生完全随机数的算法吗

计算机本来就没办法实现真正的随机，它本来就是按逻辑来运行的，产生的所谓随机数全部都是伪随机，最多只能做到范围足够大，产生规律足够复杂，感觉像是随机而已。

❽ 随机算法的基本概念

随机算法是算法本身包含了随机数生成器的算法。根据《算法导论（中文第二版）》描述，在进行算法分析的时，有时可以在获得了一定输入分布信息之后对输入的分布进行一定的假定，在此基础上进行平均情况分析得到算法的时间复杂度。然而有时候无法获得输入分布的信息，这时可以在算法本身增加一定的随机性，继而实现对算法进行平均情况分析。通过设计随机算法有效地避免较多的较坏情况输入的出现，从而提高算法的平均情况下的性能。

❾ 随机数算法是什么

在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。有关如何产生随机数的理论有许多如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。下面讲一讲在C语言里所提供的随机数发生器的用法。现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand（）和srand（）函数。这二个函数的工作过程如下：”）首先给srand（）提供一个种子，它是一个unsignedint类型，其取值范围从0～65535；2）然后调用rand（），它会根据提供给srand（）的种子值返回一个随机数（在0到32767之间）3）根据需要多次调用rand（），从而不间断地得到新的随机数；4）无论什么时候，都可以给srand（）提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand（）的输出结果。这个过程看起来很简单，问题是如果你每次调用srand（）时都提供相同的种子值，那么，你将会得到相同的随机数序列，这时看到的现象是没有随机数，而每一次的数都是一样的了。例如，在以17为种子值调用srand（）之后，在首次调用rand（）时，得到随机数94。在第二次和第三次调用rand（）时将分别得到26602和30017，这些数看上去是很随机的（尽管这只是一个很小的数据点集合），但是，在你再次以17为种子值调用srand（）后，在对于rand（）的前三次调用中，所得的返回值仍然是在对94，26602，30017，并且此后得到的返回值仍然是在对rand（）的第一批调用中所得到的其余的返回值。因此只有再次给srand（）提供一个随机的种子值，才能再次得到一个随机数。下面的例子用一种简单而有效的方法来产生一个相当随机的“种子”值－－－－当天的时间值：g＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌椋铮瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌欤椋猓瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦穑澹螅瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦椋恚澹猓瑁Γ纾簦弧。觯铮椋洹。恚幔椋睿ǎ觯铮椋洌。。椋睿簟。椋弧。酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簟。螅澹澹洌郑幔欤弧。螅簦颍酰悖簟。簦椋恚澹狻。簦椋恚澹拢酰妫弧。妫簦椋恚澹ǎΓ幔恚穑唬簦椋恚澹拢酰妫弧。螅澹澹洌郑幔欤剑ǎǎǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫簦椋恚澹Γ幔恚穑唬埃疲疲疲疲。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚蕖。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚弧。螅颍幔睿洌ǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦螅澹澹洌郑幔欤弧。妫铮颍ǎ椋剑埃唬椋Γ欤簦唬保埃唬椋。穑颍椋睿簦妫ǎΓ瘢酰铮簦唬ィ叮洌Γ＃梗玻唬睿Γ瘢酰铮簦籦egjrand（））；｝上面的程序先是调用＿ftime（）来检查当前时间yc并把它的值存入结构成员timeBuf．time中wae当前时间的值从1970年1月1日开始以秒计算aeh在调用了＿ftime（）之后在结构timeBuf的成员millitm中还存入了当前那一秒已经度过的毫秒数，但在DOS中这个数字实际上是以百分之一秒来计算的。然后，把毫秒数和秒数相加，再和毫秒数进行异或运算。当然也可以对这两个结构成员进行更多的计算，以控制se．．．．．．余下全文＞＞

❿ 求随机数常用算法

一般随机数都不是完全随机的，你在一个程序里两次调用系统的随机函数，你会发现是一样的！
给你个思路，用系统函数得到当前进程的开始时间，然后处理这个时间，算法想怎么写就怎么写，因为每次程序运行时间的不一样的，所以得到的随机数就“随机”了，很多随机函数都是这么做的！