random - 随机数生成器：类级别还是方法级别？

Question

使用随机数生成器时，这是使用它来获得新值更大随机性的更好方法：

1. 有一个方法可以每次实例化一个新的 RNG 实例然后返回一个值吗？

2. 在类级别有一个 RNG 实例，它在构造函数中实例化一次，并且所有后续调用都使用现有实例来调用新的随机值？

问题是可能有很多对随机数的调用，通常在不同的范围内，彼此没有联系。

这不是性能问题，因此每个调用都可能实例化一个新实例这一事实没有任何区别。这都是关于返回值的随机性。

Answer 1

实际上，选项 1 不起作用。

选项 2 是唯一的选择。RNG 绝对要求您从单个种子按顺序生成值。

您的“用新种子创建新生成器”打破了数学基础。你得到什么完全取决于你的种子，遗憾的是——这不会是随机的。

Answer 2

我建议选项 3：在整个程序中使用单个 RNG。如果 RNG 不是线程安全的（例如在 .NET 中），它需要锁定或线程本地，但它使生活变得更简单，您无需担心重复。

有关我为此目的编写的 .NET StaticRandom 类的详细信息，请参阅相关的 MiscUtil 页面。（这非常简单——一点也不聪明。）

Answer 3

编辑：我相信我的意思是选项 3，正如另一个答案中提到的，即全局随机管理器，尽管在特定类中你可以做完全相同的事情。

使用选项 2 的另一个优点是，如果您在软件中需要“重播”功能，您可以简单地存储用于初始化 RNG 的种子。下一次，您只需要强制 RNG 使用存储的种子，您将获得完全相同的行为集，假设没有其他问题，例如可能改变执行顺序的并发/线程。

如果您的软件正在运行需要大量随机性的实验，但您可能希望重复特定的运行以向其他人展示，您可能想要执行类似的操作。它在电脑游戏中也被大量使用，人工智能将根据可能选择的权重做出决定，但最终会有一个随机数“挑选”他们采取的行动。

它还可以对仅偶尔出现的临时错误进行调试。如果您不存储每次运行的种子，则无法重新创建导致错误的确切条件。