廉价而愉快的rand()替代品

很少有算法比 LCG (很可能是什么 rand() 正在使用)。你可以试试马萨格里亚的 Xorshift 发电机非常快(取决于硬件)。这个 WELL512a 发电机也相当快(比MT19937或MT19937-64还要快)。

你可能在找一个 linear congruential generator .

您可以对随机数使用一些预先计算的值,并将它们存储在一些数组中。这个 RNG 算法不是一项很容易完成的任务。如果你只需要少量的随机数,我认为这是一个解决方案。

通常在游戏中有很多预先计算(sin/cos值和其他在视频游戏中经常使用的东西,如果不是预先计算的话,它会消耗大量的CPU周期)。

你也可以看看 HW RNG 但我认为这是不可能的。

这里我为Java编写了一个基于MaSalia的XORSHIFT算法,你很可能会适应它。为我的目的(游戏开发,模拟)工作得很好。

/**
 * State for random number generation
 */
private static volatile long state=xorShift64(System.nanoTime()|0xCAFEBABE);

/**
 * Gets a long random value
 * @return Random long value based on static state
 */
public static final long nextLong() {
    long a=state;
    state = xorShift64(a);
    return a;
}

/**
 * XORShift algorithm - credit to George Marsaglia!
 * @param a Initial state
 * @return new state
 */
public static final long xorShift64(long a) {
    a ^= (a << 21);
    a ^= (a >>> 35);
    a ^= (a << 4);
    return a;
}

因为您对实现没有太多的了解,所以如果使用一个使用全局状态的函数来进行多线程处理,那么这几乎总是一个坏主意。许多实现只使用互斥来保护并发访问。你将观察到的很长的时间就是等待时间,而不是兰德函数本身的计算。 posix有rand48系列的函数,这些函数也有可重入版本,在并发访问方面应该做得更好,请参见 http://opengroup.org/onlinepubs/007908799/xsh/drand48.html

这可能不是一个很好的答案,实际上更像是一个问题。

取决于平台和取决于值的频率,微秒返回函数中最不重要的数字不是近似于“随机”吗?

据说,Mersenne Twister比许多RAND实现更快,但YMMV取决于实现细节和硬件。