Algorithm 类似于反向随机数发生器的东西

我真的不知道这个问题的名字是什么，但它有点像有损压缩，我的英语不好，但我会尽量描述它

假设我有来自未知来源的未排序的唯一数字列表，长度通常在255到512之间，范围从0到512。
我想知道是否有某种算法可以读取数据并返回种子号之类的东西，我可以用它生成一个与原始列表接近但有一定程度错误的列表

比如说

• 原始列表

  {5, 13, 25, 33, 3, 10}
  

• 重新生成的列表

  {4, 10, 30, 30, 5, 5} or {8, 20, 20, 35, 5, 9} //and so on
  

这个问题有名字吗？是否有一种算法可以实现我刚才描述的功能？
它是否与蒙特卡罗方法相同，因为据我所知，它不是

有可能使用有损压缩中使用的一些技术来获得这种近似值吗

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我试图解决这个问题的方法是使用一个简单的16位RNG并强制执行所有可能的值，将它们与原始列表进行比较，然后选择差异最小的一个，但我认为这种方法相当愚蠢和低效。

这确实是有损压缩

您没有告诉我们列表中的值的范围。根据您提供的样本，我们可以推断它们每个至少有6位（0到63位）。总共有0到3072位要压缩

如果这些序列没有特殊的属性并且看起来是随机的，我怀疑有没有任何方法可以实现显著的压缩。假设从32位种子匹配任意序列的概率为2^32.2^（-3072）=7.10^（-916），即小于无穷小。如果允许每个值都有10%的误差，则匹配的概率为2^32.0.1^512=4.10^（-503）

以12.5%的准确率进行压缩的一个简单方法是去掉每个值的三个LSB，从而节省50%（1536位），但我怀疑这是您想要的

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将有助于测量序列的熵和/或值之间可能的相关性。这可以通过绘制所有（V，Vi+1）对或（Vi，Vi+1，Vi+2）三元组并查找模式来完成。

仍然需要更多描述来解决您的问题。我认为您想在原始列表中添加“噪波”对吗？这类似于有损压缩。您可以使用多项式近似此序列。在一个简单的例子中，这将是一个线性函数，它仅以最小距离通过所有点。使用高阶多项式可以获得更好的近似值。试图将整个数字范围压缩成单个16位数字而不造成严重损失（直至完全无法识别）可能是不可能的。我使用16位数字是因为我的方法基于暴力，想象一下255位数字这会很疯狂，但使用255位或更大的数字（当然是以位数组的形式）也可以只要速度快。