问题标签 [random-seed]

我想编写一个函数，随后可以用一个整数参数（从 1 到 100 开始）调用它，它随机给我一个整数 0、1 或 2，但不会连续两个相同。

这可以简化吗，看起来我使用了太多循环。

I'm trying to create a small Python program which calls a random student in lessons then it removes this student from the list till all other students are called.

Example :

1. ME
2. You
3. Others

I want to call randomly one and then remove it from the list so the next time it would be only

1. You
2. Others

I've wrote this code but it keeps repeating students without first calling all of them.

我想在我用 java 实现的密钥生成中实现更多的随机性，因为密钥强度取决于它。

我想用java.security.KeyPairGenerator来创建私钥和公钥。可以使用SecureRandom对象定义种子。

想象一下，我创建random byte[]如下：

初始化方法允许将种子添加到生成器对象。这应该会增加密钥的随机性。

问题是我应该在所有用户输入之后还是在例如 8 个字节之后设置密钥生成器的种子？我知道这里获得的随机性取决于系统时钟的精度。但我认为 currentTimeMillis() 方法是精确的。

你认为这是更多随机性的解决方案吗？或者你认为这不会改变什么？

EDIT 1 03.12.13 首先，感谢您的意见和想法！@Quincunx“我会说 SecureRandom 可能足够随机。” 够了干什么？我的意思是我认为这取决于你需要它。正确的？问题是我怎样才能增加随机性？！@IT-Pro 是的，我可以使用时间的平方，但我认为用户输入更随机，对吧？您的意思是说在用户输入后收集一个字节数组并在用户完成所有输入到生成器后将其传递？

编辑 2 03.12.13 @Erickson 我认为你所说的不是真的！“这些系统级设备已经从按键中收集熵”你能分享一个链接吗？你可能比我对这个话题有更多的理解，但是如果你说这样的话，我想阅读更多关于它的细节！

多重插补包mice使用可以使用set.seed参数设置的随机数生成器。我正在运行 R 的多个实例（即 3 个），其中相同的数据使用相同的mice参数进行估算，set.seed=NA其中没有指定任何种子值。

然而，R 的三个实例产生完全相同的插补。我对这个观察感到困惑，因为我认为 R 的不同实例在使用时应该使用不同的种子值set.seed=NA，但看起来它们使用的是相同的。当我set.seed手动设置时，会产生不同的插补。

我的问题是：这是否合理，或者是否存在导致种子相同的计算机（PC windows 7）问题，即使我设置了set.seed=NA. 我欢迎任何关于这个问题的想法。

顺便说一句：我使用 R 的多个实例，因为 MICE 函数ibind()可用于组合mids（乘以估算数据集）对象。因此，它可以节省多核系统的计算时间。如果产生相同的插补，这当然是无稽之谈。

我必须将 C++ 程序移植到 C#。

程序中涉及随机数。我必须在两个程序中产生完全相同的随机数才能在测试中获得相同的结果。

在 C++ 中我使用

在 C# 中我使用

然而，尽管种子相同，但程序会产生不同的数字。有没有办法产生相同的随机数？

我正在 Matlab 中为一个模型编写代码，该模型旨在计算几个总体结果，例如总投资和总生产率。为了证明获得的结果不是随机种子的问题，我需要运行蒙特卡罗模拟。我知道如何在 Matlab 中修复种子，但我不知道如何运行 Monte Carlo，例如 M=200，以便我可以轻松地在我感兴趣的结果中参考随机种子的值？

我很难弄清楚下面的代码是如何工作的：

我知道当i被 , 整除时15，random将使用相同的索引，seed因此randint(0, 3)将始终返回相同的索引，但是当我尝试

上面的代码总是打印0，不应该是3（作为"FizzBuzz"列表中的索引[i+1, "Fizz", "Buzz", "FizzBuzz"]吗？（这是正确的行为，并且对应i+1于列表中。）

什么时候i可以被3or整除5呢？

种子有什么魔力1178741599？

编辑：正如 jonrsharpe 指出的，fizzbuzz 代码仅适用于 python 2.x

我正在使用 node.js 客户端应用程序来模糊远程服务器。

在 node.js 客户端中使用 Math.random 时，我可以在大约 100% 的情况下使远程服务器崩溃。然而，我已经尝试了几个确定性的种子随机数生成器，但都无法让它崩溃。

我怀疑这是由于 Math.random 的特殊性或我测试过的种子生成器。

这是我尝试过的种子生成器之一：

输出与 Math.random() 有何不同？还有，为什么 2^32, 4294967296, 需要除以 2？

1)randomSeed参数对dimensionality reductionby random projectionin 有什么影响weka？

2）其次，据说dimensionality reduction不会丢失信息，但我观察到如果我们设置numberOfAttributes较小，它会提高准确性，而如果我们设置numberOfAttributes接近当前（实际）或较大的值，是否会降低准确性？

想法：计算机 A：在 03h00 pm 生成 2 个素数是 5 和 7 计算机 A：在 03h02 pm 生成 2 个素数是 17 和 29

计算机 B：在 03h00 pm 生成 2 个素数是 5 和 7 计算机 B：在 03h02 pm 生成 2 个素数是 17 和 29

我建立了一个 RSA 程序，现在我想通过提高 RSA 程序的机密性来开发我的程序。如果我成功了，我们将不必像往常一样互相交换公钥。我知道我必须构建一个新的随机函数来将种子数放入该函数中，并且我知道如果两台计算机具有相同的种子数将同时生成相同的随机数，但我不知道种子数之间的关系，即时的。