我在我的android程序和java程序中都使用了sha1prng作为伪随机数生成器算法。我用相同的值对它们进行了播种。但是android生成的sequesnce和java生成的sequesnce是不一样的。为什么会发生这种情况，解决这个问题的方法是什么？ 最佳答案 我认为这是因为Windows和Android上的SHA1PRNG实现不同。Android使用Crypto作为提供者，而WindowsSDK使用SunJCE提供者作为SHA1PRNG实现。具有相同种子的输出序列甚至在不同版本的JDK中也不同，正如此处所讨论的:http:/
我有一个HRNG在DebianWheezy中提供/dev/random。它很快，所以阻塞不会成为问题。现在，在我的Java代码中，我想确保我使用/dev/random中的熵并且只使用那个熵。我没有兴趣使用/dev/urandom之外的任何东西。我想强制Java的SecureRandom只从/dev/random获取熵。据我了解目前的实现，它在调用getBytes()时使用/dev/urandom，但在调用generateSeed()时使用/dev/random。我不明白为什么。据我了解，从/dev/urandom读取的唯一原因是您更喜欢速度而不是安全。我想要最高质量的熵。/dev/ur
?写在前面：本篇博客将介绍经典的伪随机数生成算法，我们将 重点讲解LCG(线性同余发生器)算法与马特赛特旋转算法，在此基础上顺带介绍 Python的random模块。 本篇博客还带有练习，无聊到喷水的练习，咳咳……学完前面的内容你就会了解到Python的Random模块的随机数生成的实现，是基于马特赛特旋转算法的，比如random_uniform函数。而本篇博客提供的练习会让你实现一个基于LCG 算法的random_uniform，个人认为还是比较有意思的。练习题的环境为GoogleColaboratory（K80GPU）JupyterNotebook：https://colab.resear
我有一个包含大约3900个元素的列表，我需要随机排列这些元素以生成统计分布。我环顾四周，发现了这个MaximalLengthofListtoShufflewithPythonrandom.shuffle这解释了Python中PRNG的周期是2**19937-1，这导致在无法生成所有列表之前最大长度为2080的列表可能的排列。我只生成列表的300-1000个排列，因此我不太可能生成重复的排列，但是，由于这是生成统计分布，我希望将所有可能的排列作为潜在样本。 最佳答案 有比MT周期更长的PRNG，但很难找到。获得全部3090!组合，你需
背景我有一个我编写的简单媒体客户端/服务器，我想生成一个非显而易见的时间值，我随每个命令从客户端发送到服务器。时间戳将包含相当多的数据(纳秒分辨率，即使由于现代操作系统中定时器采样的限制，它并不真正准确)等。我正在尝试做的(在Linux上，在C中)是生成一对一的n位值序列(假设数据现在存储在128位整数数组元素中)没有重叠/冲突的值。然后，我会将一个伪随机128位值/数字作为“盐”，将其应用于时间戳，然后开始向服务器发送命令，增加预加盐/预散列值。时间戳大小之所以如此之大，是因为时间戳可能必须容纳非常长的持续时间。问题如何使用初始盐值完成这样的序列(非冲突)？Thebestapproa
背景我有一个我编写的简单媒体客户端/服务器，我想生成一个非显而易见的时间值，我随每个命令从客户端发送到服务器。时间戳将包含相当多的数据(纳秒分辨率，即使由于现代操作系统中定时器采样的限制，它并不真正准确)等。我正在尝试做的(在Linux上，在C中)是生成一对一的n位值序列(假设数据现在存储在128位整数数组元素中)没有重叠/冲突的值。然后，我会将一个伪随机128位值/数字作为“盐”，将其应用于时间戳，然后开始向服务器发送命令，增加预加盐/预散列值。时间戳大小之所以如此之大，是因为时间戳可能必须容纳非常长的持续时间。问题如何使用初始盐值完成这样的序列(非冲突)？Thebestapproa
我需要生成加密强随机数和字节数组。为此，我使用Java的SecureRandom类(class)。但我不确定根据加密强度选择哪种PRNG算法。以下哪个实例会产生更不可预测的数字？或者他们是平等的？SecureRandomnativePrng=SecureRandom.getInstance("NativePRNG")SecureRandomsha1Prng=SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG")此外，我们可以使用“SUN”提供程序(例如SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG","SUN"))生成这些实例。这有什么不同吗？提
我需要生成加密强随机数和字节数组。为此，我使用Java的SecureRandom类(class)。但我不确定根据加密强度选择哪种PRNG算法。以下哪个实例会产生更不可预测的数字？或者他们是平等的？SecureRandomnativePrng=SecureRandom.getInstance("NativePRNG")SecureRandomsha1Prng=SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG")此外，我们可以使用“SUN”提供程序(例如SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG","SUN"))生成这些实例。这有什么不同吗？提
关于mt19937的使用似乎有一些神话，特别是一旦播种，生成器产生的“一些”比特数应该被忽略，以便尽可能接近伪随机性。我看到的代码示例如下:boost::mt19937::result_typeseed=1234567;//takenfromsomeentropypooletcboost::mt19937prng(seed);boost::uniform_intdist(0,1000);boost::variate_generator>generator(prng,dist);unsignedintskip=10000;while(skip--){generator();}//nowb
我正在研究是否可以让两组软件就生成的伪随机数序列达成一致。我有兴趣了解所有可能的分歧点，因为我有兴趣真正找到一种方法让他们达成一致。为什么？我在一家使用许多不同软件包(Stata、R、Python、SAS，可能还有其他)的数据商店工作。最近人们对通过用另一种语言复制过程来QCing输出产生了兴趣。对于涉及随机数的任何过程，如果我们可以提供一系列步骤(“设置此选项”等)以允许两个包达成一致，那将会很有帮助。如果那不可行，我希望能够阐明故障点在哪里。一个简单的例子:R和Python的默认随机数生成器都是Mersenne-Twister。我将它们设置为相同的种子并尝试从中采样并查看PRNG的
