随机数函数的目的是获得(您猜对了)一个随机数，这是您无法预测(或者很难准确预测)的东西。如果mt_rand()函数比旧的rand()更快且更不可预测(更“随机”)，为什么不将底层实现切换到新方法呢？换句话说，如果/因为底层实现发生变化，哪种使用rand()的程序会在更高版本的PHP中中断？ 最佳答案 主要是因为那是PHP方式。就像他们添加了mysql_real_escape_string而不是用它替换mysql_escape_string一样。然而，这也可能与mersenne-twister算法的缺点有关(我不知道它们是否也存在于r
我只是想知道，如果您抽取5位数字，mt_rand()数字有多独特？在这个例子中，我试图用这个函数得到一个包含500个随机数的列表，其中一些是重复的。http://www.php.net/manual/en/function.mt-rand.php可能需要多少位数才能确保循环中抽取的前500个随机数是唯一的？ 最佳答案 如果数字真的是随机的，那么数字就有可能重复出现。有多少位数并不重要-添加更多位数可以大大降低重复的可能性，但总是有可能。你最好检查是否有冲突，然后循环直到没有冲突:$uniques=array();for($i=0;$
美好的一天SO社区，我是一名CS学生，目前正在进行结合MergeSort和InsertionSort的实验。据了解，对于某个阈值S，InsertionSort将比MergeSort具有更快的执行时间。因此，通过合并两种排序算法，将优化总运行时间。但是，在多次运行实验后，使用1000的样本大小，不同大小的S，每次实验的结果都没有给出确定的答案。这是获得的更好结果的图片(请注意，有一半的时间结果不是确定的):现在，尝试样本大小为3500的相同算法代码:最后，以500,000的样本量尝试相同的算法代码(注意y轴以毫秒为单位:尽管从逻辑上讲，当S目前，这些是教给我的时间复杂度:合并排序:O(n
我知道Java的Arrays.sort方法使用MergeSort对对象数组(或对象集合)进行排序，因为它是稳定的，而Java使用QuickSort对基元数组进行排序，因为我们不需要稳定性，因为两个相等的整数是不可区分的，即它们的身份无关紧要。我的问题是，在原语的情况下，为什么Java不使用MergeSort的保证O(nlogn)时间，而是使用QuickSort的平均O(nlogn)时间？在一个相关答案的最后一段here，解释说:Forreferencetypes,wherethereferredobjectsusuallytakeupfarmorememorythanthearrayo
我已经用谷歌搜索了几个小时的错误，但没有得到太多信息。我已将该项目链接到我的VisualStudios(2010年和2012年)项目中，因为这似乎已经解决了与此类似的其他所有人的问题。但是，我仍然无法从boost的网站上获取我的示例代码并继续出现该错误。文件libboost_filesystem-vc100-mt-gd-1_47.lib在我的C:\ProgramFiles(x86)\boost\boost_1_47\lib路径中。这是我正在尝试测试并启动和运行的代码。#include#includeusingnamespaceboost::filesystem;intmain(inta
我正在创建一个简单的ASCII游戏，应该在屏幕上放置3条蛇。我尝试使用for循环打印所有3条蛇:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){char_levelTwo[20][20];intminSizeRand=1;intmaxSizeRand=19;//RandomEnemie1PlacementEnginestaticrandom_devicexSeed;staticmt19937randGen(xSeed());uniform_int_distributionenemie
在C++11中，可以使用std::random_device生成数字，有或没有像mt19937这样的伪随机数生成器。在此示例代码中使用它会有什么不同:#include#includeintmain(){std::random_devicerd;std::mt19937mt(rd());std::uniform_real_distributiondist(1,10);for(inti=0;i 最佳答案 std::random_device应该为您提供mt19937等引擎的种子。所产生的连续数字的质量是完全不确定的，并且可能很容易不足以
好的，所以我有一些RNG代码(当一切都说完了)归结为:#include#include#include#includedoublerandomValue(){//SeedaMersenneTwister(goodRNG)withthecurrentsystemtimestd::mt19937generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());std::uniform_real_distributiondist(std::numeric_limits::lowest(),std::numeric_l
介绍BananaPiBPI-R4路由器板采用MediaTekMT7988A(Filogic880)四核ARMCorex-A73设计，4GBDDR4RAM，8GBeMMC，板载128MBSPI-NAND闪存，还有2x10GbeSFP、4xGbe网络端口，带USB3.2端口，M.2支持4G/5G/NVMESSD。2xminiPCIe插槽，带PCIe3.02lane接口，用于Wi-Fi7NIC（网络接口卡）。它是一款非常高性能的开源路由器开发板。更多信息：香蕉派BPI-R4准备准备8G以上TF卡、USB转串口线、Ubuntu系统12V/2A电源适配器（不带任何外设时，BPI-R4主板在最极端的情况下
灵感来自this和类似的问题，我想了解C++11中的mt19937伪数生成器在两台不同的机器上的行为如何，它使用相同的输入作为种子。换句话说，假设我们有以下代码；std::mt19937gen{ourSeed};std::uniform_int_distributiondest{0,10000};intrandNumber=dist(gen);如果我们在不同的时间在不同的机器上尝试这段代码，我们每次会得到相同的randNumber值序列还是不同的序列？无论哪种情况，为什么会这样？进一步的问题:不管种子是什么，这段代码会无限生成随机数吗？我的意思是，比如说，如果我们在一个运行数月不间断运
