что делает функция random x

Random и Randomize

Подпишись на новости, чтобы ничего не пропустить

Функция Random генерирует и возвращает случайное число. Синтаксис функции следующий:

Функция возвращает случайное число большее или равное 0 и строго меньше L (то есть L не входит в диапазон возвращаемых значений). Если параметр опущен (последний вариант из трёх приведённых выше), то возвращается вещественное число между 0 и 1 (0 включительно, 1 не входит в диапазон возвращаемых значений).

Математически это можно записать так:

ПРИМЕЧАНИЕ
FreePascal использует в процедуре Random имитацию случайностей Мерсенна Твистера. Эта реализация имеет большее статистическое распределение, чем, например, алгоритм Линейного Конгруэнтного генератора, но работает значительно медленнее, чем последний. Если скорость выполнения программы критична, то должны быть рассмотрены альтернативные генераторы случайных чисел.

Процедура Randomize в Паскале запускает генератор случайных чисел. Синтаксис:

Процедура Randomize инициализирует генератор случайных чисел FreePascal, задавая значение переменной Randseed, вычисленное с помощью системных часов.

Как запустить генератор случайных чисел в Паскале

Пример программы, где используются разные варианты получения случайных чисел, приведён ниже:

ВАЖНО!
Перед использованием функции Random надо обязательно вызвать процедуру Randomize, чтобы запустить генератор случайных чисел. Иначе функция Random будет возвращать НЕ случайное число.

Процедура Randomize вызывается ТОЛЬКО ОДИН РАЗ в начале программы. Типичная ошибка новичков заключается в том, что они вызывают Randomize перед каждым вызовом Random. Этого делать не надо.

Что такое Randseed

Давайте сначала попробуем не использовать процедуру Randomize. Например, так:

В этом примере функция Random будет возвращать какое-то значение, но оно НЕ будет случайным числом. Сколько бы раз вы не запускали программу, она всегда будет выводить одинаковые числа.

В моём случае это были числа 54 и 59. В вашем случае это могут быть другие числа, но суть не в этом, а в том, что они будут всегда одинаковыми.

Теперь попробуем сделать так:

Теперь числа будут другими. В моём случае 69 и 7. Правда, они тоже не будут изменяться, то есть не будут случайными.

Однако эти числа изменились. Потому что мы изменили значение глобальной переменной Randseed.

Эта переменная задаёт начальное значение для генератора случайных чисел. Опираясь на это значение функция Random генерирует случайное число. Но, если значение переменной Randseed будет всегда одинаковым, то никаких случайных чисел мы не получим.

Поэтому при запуске программы надо хотя бы один раз вызвать процедуру Randomize, которая устанавливает начальное значение переменной Randseed, получая системное время и из этих данных формируя значение для переменной Randseed.

Так как программа запускается в какое-то случайное время, то и значение переменной Randseed будет случайным. А, следовательно, и функция Random будет возвращать случайные значения.

Давайте попробуем написать свою процедуру Randomize. Она может быть, например, такой:

Я не буду в подробностях разъяснять работу процедуры DecodeTime. Скажу только, то она возвращает, час, минуту, секунду и миллисекунду текущего времени компьютера. Мы используем миллисекунду, значение которой и присваиваем переменной Randseed.

Можете попробовать использовать эту процедуру вместо стандартной процедуры Randomize и убедиться, что функция Random возвращает случайные значения. Не забудьте подключить к программе модуль SysUtils, в котором объявлена процедура DecodeTime, иначе программа не откомпилируется.

ПРИМЕЧАНИЕ
Исходя из того, что процедура Randomize задаёт начальное значение переменной Randseed на основе текущего времени компьютера, можно предположить, что, например, если запустить программу сегодня в 12:00:00 и завтра в это же время, то функция Random вернёт одинаковые числа.

К сожалению, проверить это очень трудно, так как запустить программу в одно и то же время с точностью до миллисекунды будет практически невозможно.

Источник

Pascal: Занятие № 5. Одномерные массивы в Паскале

Одномерные массивы в Паскале

Объявление массива

Массивы в Паскале используются двух типов: одномерные и двумерные.
Определение одномерного массива в Паскале звучит так: одномерный массив — это определенное количество элементов, относящихся к одному и тому же типу данных, которые имеют одно имя, и каждый элемент имеет свой индекс — порядковый номер.
Описание массива в Паскале (объявление) и обращение к его элементам происходит следующим образом:

Объявить размер можно через константу:

Инициализация массива

Кроме того, массив может быть сам константным, т.е. все его элементы в программе заранее определены. Описание такого массива выглядит следующим образом:

const a:array[1..4] of integer = (1, 3, 2, 5);

Заполнение последовательными числами:

var a: array of integer; var n:=readInteger; a:=new integer[n];

var a: array of integer; var n:=readInteger; SetLength(a,n); // устанавливаем размер

begin var a: array of integer; a := new integer[3]; a[0] := 5; a[1] := 2; a[2] := 3; end.

begin var a: array of integer; a := new integer[3](5,2,3); print(a) end.

Ввод с клавиатуры:

var a:=ReadArrInteger(5); // целые var a:=ReadArrReal(5); // вещественные

Вывод элементов массива

var a: array[1..5] of integer; <массив из пяти элементов>i: integer; begin a[1]:=2; a[2]:=4; a[3]:=8; a[4]:=6; a[5]:=3; writeln(‘Массив A:’); for i := 1 to 5 do write(a[i]:2); <вывод элементов массива>end.

Для работы с массивами чаще всего используется в Паскале цикл for с параметром, так как обычно известно, сколько элементов в массиве, и можно использовать счетчик цикла в качестве индексов элементов.

[Название файла: taskArray0.pas ]

В данном примере работы с одномерным массивом есть явное неудобство: присваивание значений элементам.

for var i:=0 to a.Length-1 do a[i] += 1;

Проход по элементам (только для чтения):
Пример:

foreach var x in a do Print(x)

Функция Random в Pascal

Диапазон в Паскале тех самых случайных чисел от a до b задается формулой:

var f: array[1..10] of integer; i:integer; begin randomize; for i:=1 to 10 do begin f[i]:=random(10); < интервал [0,9] >write(f[i],’ ‘); end; end.

Для вещественных чисел в интервале [0,1]:

или с дополнительными параметрами (диапазон [5;15]):

[Название файла: taskArray1.pas ]

Числа Фибоначчи в Паскале

Наиболее распространенным примером работы с массивом является вывод ряда чисел Фибоначчи в Паскаль. Рассмотрим его.

Получили формулу элементов ряда.

var i:integer; f:array[0..19]of integer; begin f[0]:=1; f[1]:=1; for i:=2 to 19 do begin f[i]:=f[i-1]+f[i-2]; writeln(f[i]) end; end.

[Название файла: taskArray2.pas ]

Максимальный (минимальный) элемент массива

Поиск максимального элемента по его индексу:

// … var (min, minind) := (a[0], 0); for var i:=1 to a.Length-1 do if a[i]

[Название файла: taskArray_min.pas ]

[Название файла: taskArray4.pas ]

[Название файла: taskArray5.pas ]

[Название файла: taskArray6.pas ]

Пример:

[Название файла: taskArray7.pas ]

Поиск в массиве

Рассмотрим сложный пример работы с одномерными массивами:

Для решения поставленной задачи понадобится оператор break — выход из цикла.
Решение Вариант 1. Цикл for:

var f: array[1..10] of integer; flag:boolean; i,c:integer; begin randomize; for i:=1 to 10 do begin f[i]:=random(10); write(f[i],’ ‘); end; flag:=false; writeln(‘введите образец’); readln(c); for i:=1 to 10 do if f[i]=c then begin writeln(‘найден’); flag:=true; break; end; if flag=false then writeln(‘не найден’); end.

begin var a := new integer[10]; a := arrRandomInteger(5,0,5); //[1,3,5,4,5] print(a.IndexOf(3)) // 1 end.

или метод a.Contains(x) наравне с x in a :

begin var a := new integer[10]; a := arrRandomInteger(5,0,5); //[1,3,5,4,5] print(a.Contains(3)); // True print(3 in a)// True end.

Рассмотрим эффективное решение:

Алгоритм:

решение на Паскале Вариант 2. Цикл While:

Поиск элемента в массиве

Предлагаем посмотреть подробный видео разбор поиска элемента в массиве (эффективный алгоритм):

Пример:

[Название файла: taskArray8.pas ]

Циклический сдвиг

Решение:

Программа:

// … var v := a[0]; for var i:=0 to a.Length-2 do a[i] := a[i+1]; a[a.Length-1] := v;

// … var v := a[a.Length-1]; for var i:=a.Length-1 downto 1 do a[i] := a[i-1]; a[0] := v;

[Название файла: taskArray9.pas ]

Перестановка элементов в массиве

Рассмотрим, как происходит перестановка или реверс массива.

Решение:

Псевдокод:

Программа:

Решение 2 (стандартная процедура Reverse() ):

begin var a:=new integer[10]; a:=arrRandomInteger(10); print(a);// [41,81,84,63,12,26,88,25,36,72] Reverse(a); print(a) //[72,36,25,88,26,12,63,84,81,41] end.

[Название файла: taskArray10.pas ]

Выбор элементов и сохранение в другой массив

Решение:

Вывод массива B:

writeln(‘Выбранные элементы’); for i:=1 to count-1 do write(B[i], ‘ ‘)

[Название файла: taskArray11.pas ]

Сортировка элементов массива

for i:=1 to N-1 do begin for j:=N-1 downto i do if A[j] > A[j+1] then begin с := A[j]; A[j] := A[j+1]; A[j+1] := с; end; end;

[Название файла: taskArray12.pas ]

Pascal	PascalABC.NET

for i := 1 to N-1 do begin min:= i ; for j:= i+1 to N do if A[j] i then begin c:=A[i]; A[i]:=A[min]; A[min]:=c; end; end;

for var i := 0 to a.High-1 do begin var (min,imin) := (a[i],i); for var j := i + 1 to a.High do if a[j] [Название файла: taskArray13.pas ]

Рубрики:

См. пузырьковая сортировка.
При второй итерации цикла (согласно вашим рисункам и коду ) нет надобности сравнивать первый элемент со вторым. Снова вы всех путаете =)

admin

Именно поэтому в коде : for j:=N-1 downto i do

downto i — то есть мы доходим сначала до первого элемента, потом до второго и т.д.

Bronislav

Смотрите. Ваш код работает. Но работает не так, как вы пишете перед этим. Он просеивает минимальный элемент с конца через весь массив до первой позиции (первого индекса если хотите). А не так как вы пишете: «При второй итерации цикла нет надобности сравнивать последний элемент с предпоследним. Последний элемент уже стоит на своем месте, он самый большой.» Соответственно вашему коду и вашим рисункам на второй итерации не сравнивается первый элемент (минимальный) со вторым, а не последний (который вообще не факт что максимальный) с предпоследним. Вот об чем речь. Или код меняйте или описание алгоритма перед кодом.

Владимир

В сохранении в другой массив ошибка. Надо поменять местами счётчик и команду сохранения. В массиве В нет элемента 0.

Aurangzeb

А как заполнить случайными числами (из файла!) такой массив: Type mass=array[1..n] of smallint; var A:array[1..n] of mass… В файле они введены, допустим, квадратно! Потом её нужно перевернуть и записать в выходной файл! Подумайте!

Источник

Рандом (random) в Python — как генерировать случайные числа

С лучайные числа применяются в программировании в разных случаях, например, для моделирования процессов и в видеоиграх. Для начала разберёмся, какую последовательность можно назвать случайной.

Случайной последовательностью называют набор элементов, полученных таким образом, что любой элемент их этого набора никак не связан ни с каким другим элементом. При этом в программировании обычно последовательность не является строго случайной — в ней для генерации следующего элемента используется предыдущий.

Как работают случайные числа

Полностью случайные числа генерируются истинным генератором случайных чисел (TRNG). Их можно получить, например, бросанием кубика или доставанием шаров из урны. Так как подобных устройств нет в компьютере, то в нем можно получить только «псевдослучайные» числа.

В Python, как и во всех остальных языках программирования, используется генератор псевдослучайных чисел, который выдает как будто случайные, но воспроизводимые числа.

Чтобы понять, как работают генераторы псевдослучайных чисел, рассмотрим работу одного из первых подобных генераторов. Его алгоритм работы был разработан Нейманом. В нем первое число возводят в квадрат, а потом из полученного результата берут средние цифры. Например, первое число 281, возводим его в квадрат, получаем 78961 и берем три цифры, находящиеся в середине – 896. После этого для генерации следующего числа используем 896.

Модуль random

👉 Как использовать: чтобы начать использовать встроенные генераторы случайных чисел, нужно сначала подключить модуль рандом:

После этого можно вызывать методы модуля random :

В модуле random существуют методы для генерации целых чисел, с плавающей точкой, для работы с последовательностями. Кроме этого существуют функции для управления генератором и генерации различных последовательностей. Рассмотрим основные из этих методов.

Случайные целые числа (int)

Перечислим основные функции, которые есть в модуле random для выдачи случайных целых чисел.

randint Функция randint(a, b) получает на вход два целых числа и возвращает случайное значение из диапазона [a, b] (a и b входят в этот диапазон).

import random random_number = random.randint(0, 125) print(random_number) > 113

randrange В функцию randrange(start, stop[, step]) передают три целых числа:

На выходе функция выдает случайное число в заданном диапазоне.

import random random_number = random.randrange(1, 100, 2) print(random_number) > 43

Случайные вещественные числа (float)

Перечислим функции, которые выдают вещественные числа.

random Функция random() выдает вещественные числа, в диапазоне [0.0, 1.0) (включая 0.0, но не включая 1.0).

import random random_number = random.uniform(7.3, 10.5) print(random_number) > 10.320165816501492

Случайные элементы из последовательности

В модуле random языка Python есть несколько функций, которые можно применять для работы с последовательностями.

choice С помощью функции choice(seq) можно выбрать один элемент из набора данных. В качестве единственного аргумента в функцию передаётся последовательность. Если последовательность будет пустой (то есть в ней не будет ни одного элемента), получим ошибку «IndexError».

import random seq = [10, 11, 12, 13, 14, 15] random_element = random.choice(seq) print(random_element) > 12

import random seq = [«Cappuccino», «Latte», «Espresso», «Americano»] random.shuffle(seq) print(seq) > [‘Espresso’, ‘Americano’, ‘Latte’, ‘Cappuccino’]

На выходе получаем k уникальных случайных элементов из последовательности.

Если в исходной последовательности есть неуникальные (повторяющиеся) элементы, то каждый их них может появиться в новом списке.

Управление генератором

Генерация чисел в Python не совсем случайна и зависит от состояния генератора случайных чисел. Рассмотрим функции, с помощью которых можно управлять состоянием этого генератора.

getstate Метод getstate() модуля random возвращает объект, в котором записано текущим состояние генератора случайных чисел. Его можно использовать для восстановления состояния генератора. Эта функция не имеет параметров.

import random state = random.getstate() # сохраняем текущее состояние генератора random_number_1 = random.random() # получаем случайное число print(random_number_1) # > 0.42164837822065193 # первое случайное число random_number_2 = random.random() print(random_number_2) # > 0.2486825504535808 # второе случайное число random.setstate(state) # восстанавливаем состояние генератора random_number_3 = random.random() # снова генерируем число print(random_number_3) # > 0.42164837822065193 # новое число равное первому, сгенерированному с тем же состояние генератора

seed Генератору случайных чисел нужно число, основываясь на котором он сможет начать генерировать случайные значения.

Вероятностное распределение

В теории вероятностей важную роль играет понятие распределение вероятностей. Оно показывает с какой вероятность может наступить каждое из возможных событий. С его помощью можно моделировать как наступление дискретных событий (например, бросание монеты, количество телефонных разговоров за неделю, количество пассажиров в автобусе), так и непрерывных (например, длительность разговора, количество осадков за год, расход электричества за месяц).

Для наглядности рассмотрим самое распространенное нормальное распределение вероятностей. На рисунке ниже приведена кривая нормального распределения.

В модуле random существуют функции, которые позволяют использовать различные методы вероятностных распределений:

Best practices

Приведем несколько примеров использования случайных чисел.

Пример #1 — случайная задержка (random sleep)

Иногда необходимо сделать так, чтобы программа работала с задержками. Например, это актуально при парсинге сайта (при частых запросах некоторые сайты могут вас банить).

import random import time page_list = [«site.ru/page1», «site.ru/page2», «site.ru/page3»] for page in page_list: # # some actions # time.sleep(random.randint(1, 3)) # задержка от 1 до 3 секунд

💭 Для имитации действий человека можно использовать random.uniform(1, 3) — это добавит случайные миллисекунды к вашим задержкам.

Пример #2 — выбор случайного элемента из списка (с учетом веса)

Дано: веб-сайт. В базе данных 4 баннера, к каждому баннеру указан вес (приоритет к показу).

Необходимо рандомно показывать на сайте 1 баннер, в зависимости от его веса.

Пример #3 — случайный пароль

С помощью генератора случайных чисел можно создавать пароли. Например, сгенерировать стойкий пароль можно так:

import random import string pwd_length = 0 while pwd_length Укажите длину пароля (от 12 символов): 12 > JFyc;6-ICxuQ

В данном примере будет сгенерирован пароль, содержащий минимум 12 символов, среди которых точно будет маленькая буква, большая буква, цифра и символ.

Методы модуля random позволяют получить случайные данные с использованием Mersenne Twister. Однако имейте в виду, что данный способ не является криптографически безопасным (для генерирования паролей есть более надежные варианты).

Источник

Способы использования Math.random() в JavaScript

Math.random() — это один из API JavaScript. Это — функция, которая возвращает случайные числа. Диапазон возвращаемых чисел представлен значениями от 0 (включая 0, то есть, она может вернуть 0) до 1 (не включая 1, то есть — единицу она вернуть не может).

Эта функция чрезвычайно полезна при разработке игр, при описании анимаций, при создании наборов данных с использованием метода случайного выбора. Случайные числа применяются в процедуральном искусстве, при создании текстов и во многих других случаях. Эти числа можно использовать в веб-разработке, в мобильной разработке, в обычных настольных приложениях.

Вот пример, размещённый на CodePen, позволяющий генерировать случайные числа в диапазоне от 0 до 1 и от 0 до 10 (включая 0 и 10).

Пример использования Math.random()

Анимация

Вот пример, в котором Math.random() используется для создания анимации.

Музыка, сгенерированная компьютером

Вот проект, демонстрирующий пример использования Math.random() в деле создания компьютерной музыки.

Здесь за основу взята традиционная мелодия «Auld Lang Syne» («Старое доброе время»). Программа строит итоговую композицию, обрабатывая исходный материал по особому алгоритму, основанному на использовании случайных чисел.

Вывод случайного изображения

В данном проекте возможности генератора случайных чисел используются для выбора изображений.

Вывод изображения, выбранного случайным образом

Случайный фоновый цвет

Здесь можно найти проект, в котором показан случайный выбор фонового цвета.

Случайный выбор фонового цвета

Самое интересное происходит в этом фрагменте кода:

Эта функция возвращает случайное целочисленное значение из заданного диапазона. Она используется для настройки характеристик цветов, таких, как тон, насыщенность и светлота.

Если вас интересует вопрос случайного генерирования цветов — взгляните на этот материал.

Процедуральное искусство

Вот проект, в котором случайные числа используются для создания изображения по заданным правилам.

При построении этих необычных кривых функция Math.random() используется дважды. Первый раз — для выбора цветов градиента. Второй раз — для настройки максимального радиуса кривых. Это — прекрасный пример того, как при каждом запуске процесса создания изображения получается что-то новое.

Случайный выбор слов из заранее созданного списка

Здесь можно найти программу, которая выводит на экран слова, случайным образом выбираемые из заранее созданного массива.

Случайный выбор слов

Вот код, который используется для выбора слова:

Этот пример очень похож на тот, где на странице выводится изображение, выбранное случайным образом. Пожалуй, разработка подобной программы хорошо подойдёт новичкам, которые хотят попрактиковаться в работе с веб-технологиями.

Генератор ключей API

Вот проект, в котором случайные числа используются для создания ключей API.

Система для создания случайных ключей API

Это — пример использования генератора случайных чисел, имеющий практическое применение в разработке реальных приложений. Здесь для создания UUID (Universally Unique IDentifier, универсальный уникальный идентификатор) программа генерирует 16 случайных чисел. Такой UUID можно использовать в роли ключа для доступа к некоему API.

Вывод фрагментов текста с использованием переходов, сформированных случайными символами

Здесь можно найти проект, в котором случайные числа используются при выводе текстов.

Переходы между фразами, сформированные с использованием генератора случайных чисел

Игра «Камень, ножницы, бумага»

Здесь можно найти реализацию игры «Камень, ножницы, бумага».

Камень, ножницы, бумага

В этой классической игре Math.random() используется в качестве основы игровой логики. Компьютер делает ход, случайным образом выбирая один из трёх вариантов действий.

Генератор надёжных паролей

Вот программа, представляющая собой генератор надёжных паролей.

Генератор надёжных паролей

Заметки о Math.random()

▍По-настоящему ли случайны числа, которые выдаёт Math.random()?

Они, так сказать, не совсем случайны. Эта функция возвращает псевдослучайные числа. Алгоритм, на котором она основана, называется «генератор псевдослучайных чисел» (Pseudo-Random Number Generator, PRNG). Это значит, что последовательность выдаваемых им чисел может быть, в определённых условиях, воспроизведена.

Источник

Pascal	PascalABC.NET