Python——伪随机数生成器

伪随机数生成器，顾名思义就是它能产生随机数！，实际上这种生成器就是一个小算法，通过一定的算法去生成一个个的随机数。
现在网上流行的伪随机生成器的算法大致分为两种：
1.平方取中法
2.线性同余法

线性同余法的随机概率更大一点，相对于平方取中法，随机性更好一点，以下我要讲的也是关于线性同余法产生随机数的方法。

 线性同余法的公式： rNew=(a*rOld+b) % (end-start)
 其中：	rNew为新种子，a成为乘数，b称为增量，（end-start）称为模数，他们均为常数，然后设置rOld = rNew ，一般要求用户指定种子数rOld(也叫seed)，当然也可以自由选择a和b，但是这两个数字选的不好的话，会影响数字的随机性。
       经过数学家的计算，a,b 最好的值是： a=32310901  ,b=1729

以下代码会以时间为种子（每个时间都是不一样的，这意味着种子不会重复，大大的提高了随机性），以当前时间作为种子，循环得到十个时间种子，每个时间种子会随机生成十个数。

''' 惰性求值    yield  即：你需要时才获取，包含yield语句得函数可以用来创建生成器对象，这样得函数也称生成器函数，每次执行到yiled语句会返回一个值然后暂停或挂起后面得代码得执行，下次通过生成器对象得__next()__方法，内置函数x.next()，for 循环遍历生成器对象元素或其他方式显示“索要”数据恢复执行。'''

from random import randint
import time

def myrandint( start,end,seed=999999999 ):
    a=32310901
    b=1729
    rOld=seed   #将种子seed赋值给rOld
    m=end-start   #得到m 模数
    while True:
        rNew=int(( a*rOld+b )%m)   #开始产生随机数
         yield rNew     #遇到yield关键字暂时挂起后面的代码，等带next(r)的调用并返回 rNew
        rOld=rNew

#模拟使用10个不同得时间种子来生成随机数
'''  获得时间戳，由于计算机运行较快，可能计算机在同一个时间内循环了多次，这会导致时间种子相同的问题。所以保险起见，我用一个随机函数产生的随机数与其相加，更好避免出现重复种子的现象 '''
for i in range(10):      
    now=time.time()+randint(0,99999)     #时间戳加一个随机数作为种子
    print(now)
    r=myrandint(1,10000,now)     #把时间种子作为参数调用myrandint函数
    #每个种子生成10个随机数
    print( "种子",now,"生成的随机数:" )
    for j in range(10):
	#使用next()函数循环遍历r生成器对象来得到十个随机数
        print( next(r),end="," )   
    print()

运行结果：

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