随机数

错误的

有一个简单的测试:假设原始集合创建算法中的偏差为“创建算术平均值明显低于预期平均值的集合”。显然,对算法的结果进行洗牌不会改变平均值,因此也不会消除偏差。

它是 不正确 . 在 other question 问题是在[1..9]中选择30个随机数,总和为200。在平均随机选择20个之后,你达到了一个点,你不能再选择9,因为这会使总数超过200。在剩下的10个数字中,大多数是1和2。因此,最终,1和2在所选数字中的比例过高。洗牌并不能改变这一点。但不清楚随机分布到底应该是什么样子,所以可以说这是一个很好的解决方案。

一般来说 ,如果您的“随机”数字将偏向于,比如说,低数字,那么无论顺序如何,它们都将偏向于这种方式。

我认为这是错误的,但有一个警告:

我认为是随机的,然后是“足够随机”。对于我需要处理的大多数应用程序来说,“足够随机”已经足够了,也就是说,从300多个付费放置在该网站上的列表中选择一个“随机”广告显示在页面上。

我相信数学家可以证明我最基本的“随机”选择标准根本不是真正的随机,但事实上是可以预测的——对于我的客户和用户来说,没有人在乎。

另一方面,如果我正在写一个在拉斯维加斯使用的视频游戏,那里有大量的钱在手,我会用不同的定义随机(并且可能很难想出真正的随机)。

错误的

该集合是有限的,假设由 n 数字。如果你选择的话会发生什么 n+1 [0,1) . 但是,该数字仅限于小数点后的三位数字,即1000个可能的数字( 0.000 - 0.999 随机性 这已经足够了。

但是,对于某些用途,您需要一个比此更好的随机生成器。所以,这一切都归结为你需要多少随机数,以及你需要它们的随机性。

完全不真实

target = 200
numberofnumbers = 30
numbers = array();
for (i=0; i<numberofnumbers; i++)
  numbers[i] = 9
while (sum(numbers)>target)
  numbers[random(numberofnumbers)]--

错误的 令人不快的 :-)再多的零序也不会改变 该序列的属性。