Перестаньте использовать unityengine.random

Содержание:

Игра в кости с использованием модуля random в Python
Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?
Recipes¶
Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()
True random versus pseudo random number generators
Функции управления генератором
Official iPhone and Android App
Как использовать модуль random в Python
Генерация случайных распределений и псевдослучайных чисел в Python.
- Замечания по воспроизводимости последовательностей.
Other Random Generators
Функции для последовательностей
Choosing Order
Но ведь Unity заботится об объеме используемой ОЗУ
Собственная реализация
Functions for sequences¶

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

importrandom

PlayerOne=»Анна»

PlayerTwo=»Алекс»

AnnaScore=

AlexScore=

# У каждого кубика шесть возможных значений

diceOne=1,2,3,4,5,6

diceTwo=1,2,3,4,5,6

defplayDiceGame()

«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

foriinrange(5)

#оба кубика встряхиваются 5 раз

random.shuffle(diceOne)

random.shuffle(diceTwo)

firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения

SecondNumber=random.choice(diceTwo)

returnfirstNumber+SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза

foriinrange(3)

# определим, кто будет бросать кости первым

AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100

AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber)

print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)

AlexScore=playDiceGame()

AnnaScore=playDiceGame()

else

print(«Анна выиграла жеребьевку.»)

AnnaScore=playDiceGame()

AlexScore=playDiceGame()

if(AlexScore>AnnaScore)

print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n»)

else

print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Игравкостииспользуетмодульrandom

Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2

Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2

Алексвыигралжеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Random number generation in java

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния .

Для закрепления понимания принципов работы и в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Python

import random

number_list =

print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# хранит текущее состояние в объекте state
state = random.getstate()

print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает состояние state, используя setstate
random.setstate(state)

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает текущее состояние state
random.setstate(state)

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

importrandom

number_list=3,6,9,12,15,18,21,24,27,30

print(«Первая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

# хранит текущее состояние в объекте state

state=random.getstate()

print(«Вторая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает состояние state, используя setstate

random.setstate(state)

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Третья выборка «,random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает текущее состояние state

random.setstate(state)

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Четвертая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

Вывод:

Shell

Первая выборка
Вторая выборка
Третья выборка
Четвертая выборка

1
2
3
4

Перваявыборка18,15,30,9,6

Втораявыборка27,15,12,9,6

Третьявыборка27,15,12,9,6

Четвертаявыборка27,15,12,9,6

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Recipes¶

Изучаем math random javascript

The default returns multiples of 2⁻⁵³ in the range
0.0 ≤ x < 1.0. All such numbers are evenly spaced and are exactly
representable as Python floats. However, many other representable
floats in that interval are not possible selections. For example,
isn’t an integer multiple of 2⁻⁵³.

The following recipe takes a different approach. All floats in the
interval are possible selections. The mantissa comes from a uniform
distribution of integers in the range 2⁵² ≤ mantissa < 2⁵³. The
exponent comes from a geometric distribution where exponents smaller
than -53 occur half as often as the next larger exponent.

from random import Random
from math import ldexp

class FullRandom(Random):

    def random(self):
        mantissa = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits(52)
        exponent = -53
        x = 
        while not x
            x = self.getrandbits(32)
            exponent += x.bit_length() - 32
        return ldexp(mantissa, exponent)

All
in the class will use the new method:

>>> fr = FullRandom()
>>> fr.random()
0.05954861408025609
>>> fr.expovariate(0.25)
8.87925541791544

The recipe is conceptually equivalent to an algorithm that chooses from
all the multiples of 2⁻¹⁰⁷⁴ in the range 0.0 ≤ x < 1.0. All such
numbers are evenly spaced, but most have to be rounded down to the
nearest representable Python float. (The value 2⁻¹⁰⁷⁴ is the smallest
positive unnormalized float and is equal to .)

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

True random number service

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

True random versus pseudo random number generators

A pseudo-random number generator (PRNG) is a finite state machine with an initial value called the seed . Upon each request, a transaction function computes the next internal state and an output function produces the actual number based on the state. A PRNG deterministically produces a periodic sequence of values that depends only on the initial seed given. An example would be a linear congruential generator like PM88. Thus, knowing even a short sequence of generated values it is possible to figure out the seed that was used and thus — know the next value.

A cryptographic pseudo-random number generator (CPRNG) is a PRNG in that it is predictable if the internal state is known. However, assuming the generator was seeded with sufficient entropy and the algorithms have the needed properties, such generators will not quickly reveal significant amounts of their internal state, meaning that you would need a huge amount of output before you can mount a successful attack on them.

A hardware RNG is based on unpredictable physical phenomenon, referred to as «entropy source». Radioactive decay, or more precisely the points in time at which a radioactive source decays is a phenomenon as close to randomness as we know, while decaying particles are easy to detect. Another example is heat variation — some Intel CPUs have a detector for thermal noise in the silicon of the chip that outputs random numbers. Hardware RNGs are, however, often biased and, more importantly, limited in their capacity to generate sufficient entropy in practical spans of time, due to the low variability of the natural phenomenon sampled. Thus, another type of RNG is needed for practical applications: a true random number generator (TRNG). In it cascades of hardware RNG (entropy harvester) are used to periodically reseed a PRNG. When the entropy is sufficient, it behaves as a TRNG.

References

Linux manual page on «urandom»

Alzhrani K., Aljaedi A. (2015) «Windows and Linux Random Number Generation Process: A Comparative Analysis», International Journal of Computer Applications 113:21

Schiller J., Crocker S. (2005) «IETF RFC 4086 — Randomness Requirements for Security»

Goichon F., Lauradoux C., Salagnac G., Vuillemin T. (2012) «A study of entropy transfers in the Linux Random Number Generator», research report 8060

Функции управления генератором

random.seed(a=None, version=2)Инициализирует (запускает) генератор случайных чисел.Если не задан или , используется текущее системное время. Если источники случайности предоставляются операционной системой, они используются вместо системного времени (см. функцию для получения подробной информации).Используется значение , если оно (целое число).

Копировать

При (по умолчанию), объекты , , или преобразуются в и все его биты используются.

При (для воспроизведения случайных последовательностей из более старых версий Python), алгоритм для и вырабатывает более узкий диапазон посева.

random.getstate()Возвращает объект, фиксирующий текущее внутреннее состояние генератора. Этот объект может быть передан в для возобновления состояния.

Копировать

random.setstate(state) должен быть получен из предыдущего вызова. И восстановит внутреннее состояние генератора до такого, которое было получено из вызова .

random.getrandbits(k)Возвращает Python со случайными битами . Этот метод поставляется вместе с генератором MersenneTwister, в то время как другие генераторы могут также предоставлять его как необязательную часть API.

Копировать

При возможности, включает для обработки диапазонов величины.

Official iPhone and Android App

Our official app brings the six most popular RANDOM.ORG randomizers directly on to your iPhone or Android smartphone. We spent a lot of
time getting it just right, so to cover the costs, we have decided
to make some of the randomizers paid, i.e., you need to unlock each for
a small fee – or unlock them all at once and get a solid
discount. Once a randomizer is unlocked, you can use it as much as you
like.

Coin Flipper

The Coin Flipper contains a total of 100 coins from all
over the world, which have been donated by RANDOM.ORG fans
over the years. To flip a coin, simply tap the randomize button. To
see the full coin selection, tap the little settings cog in
the top left corner of the screen. Our favourite coins are
the Ancient Roman ones and the US Challenge Coins. The
history area shows your past coin flips.

FREE
Coin Flipper is unlocked when you download the app. You can
use it as much as you like at no cost.