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几率取决于您使用的PRNG。假设它生成的数字是均匀分布的,并且你的种子是随机选择的,那么它只是你可以表示的不同数字的数量的函数。 *随机意味着与先前的种子没有关系,也不知道所使用的算法。 对于一个32位整数,你可以表示2^32个不同的数字,所以给定一个整数,另一个足够随机的数字相同的几率是1/(2^32)。 |
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这个问题的答案将取决于您使用的确切PRNG。不同的实现有不同的保证。如果你幸运的话,文档会告诉你这些保证是什么。 然而,任何像样的PRNG对于任何有效的种子都会有很长的周期。因此,两个不同的种子产生下一个相同数字的几率应该很小。(我希望是1/(2^N)的数量级,其中N是它所使用的数据类型中的位数。) 最后,我想知道这是否真的是你需要的信息。听起来你对独特性而不是随机性有某种要求。如果你关心的是独特性,那么就有更好的解决方案。古老的经典是在某个地方保持一个持续足够长的计数器。您也可以使用 GUID -许多现代平台都有用于创建它们的库代码。 |
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user3426575 · 从四个整数生成无状态伪随机数 10 年前 |
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MoSFeT · GLIBC随机数发生器 11 年前 |
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Gary · 两个PRNG能用不同的种子产生相同数量的种子吗? 12 年前 |