C++ 梅森麻花籽没有效果

因此，我有一个自定义的随机化器类，它使用Mersenne Twister（我使用的代码是改编自）。在我开始测试不同的种子（我通常使用42作为种子，以确保每次运行我的程序时，结果都是相同的，这样我就可以看到代码更改是如何影响事情的）之前，所有这些似乎都工作得很好

事实证明，无论我选择什么种子，代码每次都会产生完全相同的数字序列。很明显我做错了什么，但我不知道是什么。以下是我的种子函数：

void Randomizer::Seed(unsigned long int Seed)
{
    int ii;
    x[0] = Seed & 0xffffffffUL;
    for (ii = 0; ii < N; ii++)
    {
        x[ii] = (1812433253UL * (x[ii - 1] ^ (x[ii - 1] >> 30)) + ii);
        x[ii] &= 0xffffffffUL;
    }
}

有人能帮我弄清楚为什么不同的种子不会产生不同的数字序列吗？

您的Seed（）函数分配给

x[0]

，然后开始在

ii=0

处循环，这将用未定义的值覆盖

x[0]

（它引用

x[-1]

）。从1开始循环，您可能已经准备好了

编写自己的随机化程序是危险的。为什么？很难做到正确（见上文），很难知道你是否做对了，如果做错了，依赖于正确分布的随机数的事情不会完全正确。希望这件事不是密码学或统计建模，因为尾部很重要。。。。考虑使用，或者如果您还没有使用C++11，。

您的Seed（）函数分配给

x[0]

，然后开始在

ii=0

处循环，这将用未定义的值覆盖

x[0]

（它引用

x[-1]

）。从1开始循环，您可能已经准备好了

---

编写自己的随机化程序是危险的。为什么？很难做到正确（见上文），很难知道你是否做对了，如果做错了，依赖于正确分布的随机数的事情不会完全正确。希望这件事不是密码学或统计建模，因为尾部很重要。。。。考虑使用，或者如果您还没有使用C++11，请使用。

是的，就是这样！谢谢现在不同的种子生产不同的系列，每个种子总是生产相同的。我想知道这是怎么回事，因为我最初是复制粘贴代码的……不，这不是什么严重的事情——这只是一个业余爱好项目。我自己做这件事并没有什么特别的原因，我只是在读关于RNG的书，发现了那个代码，我想我会试试看它是否能正常工作。我很欣赏整个“让我们修补一下，看看会有什么结果”的态度（而且你可能已经直接复制粘贴了代码），但有一点要小心：密码学和PRNG都是黑魔法。即使对于专家来说，它们也很难做出正确的判断，而且会以非常奇怪和不可预测的方式咬人。因此，除非你是专家，否则没有任何理由设计你自己的加密算法或PRNG，也没有任何理由“调整”现有的标准设计（如AES或L'Ecuyer/Bays Durhman PRNG），使其更好，因为你绝大多数不会这样做。是的，就是这样！谢谢现在不同的种子生产不同的系列，每个种子总是生产相同的。我想知道这是怎么回事，因为我最初是复制粘贴代码的……不，这不是什么严重的事情——这只是一个业余爱好项目。我自己做这件事并没有什么特别的原因，我只是在读关于RNG的书，发现了那个代码，我想我会试试看它是否能正常工作。我很欣赏整个“让我们修补一下，看看会有什么结果”的态度（而且你可能已经直接复制粘贴了代码），但有一点要小心：密码学和PRNG都是黑魔法。即使对于专家来说，它们也很难做出正确的判断，而且会以非常奇怪和不可预测的方式咬人。因此，除非您是专家，否则没有任何理由设计您自己的加密算法或PRNG，也没有任何理由“调整”现有的标准设计（例如AES或L'Ecuyer/Bays Durhman PRNG）以使其更好，因为您不愿意这样做的可能性非常大，C++11定义了几个新的随机数生成工具，包括Mersenne twister：作为参考，C++11定义了几个新的随机数生成工具，包括Mersenne twister：

unsigned long int Randomizer::Rand()
{
    unsigned long int Result;
    unsigned long int a;
    int ii;

    // Refill x if exhausted
    if (Next == N)
    {
        Next = 0;

        for (ii = 0; ii < N - 1; ii++)
        {
            Result = (x[ii] & U) | x[ii + 1] & L;
            a = (Result & 0x1UL) ? A : 0x0UL;
            x[ii] = x[( ii + M) % N] ^ (Result >> 1) ^ a;
        }

        Result = (x[N - 1] & U) | x[0] & L;
        a = (Result & 0x1UL) ? A : 0x0UL;
        x[N - 1] = x[M - 1] ^ (Result >> 1) ^ a;
    }
    Result = x[Next++];

    //Improves distribution
    Result ^= (Result >> 11);
    Result ^= (Result << 7) & 0x9d2c5680UL;
    Result ^= (Result << 15) & 0xefc60000UL;
    Result ^= (Result >> 18);

    return Result;
}

#define A 0x9908b0dfUL
#define U 0x80000000UL
#define L 0x7fffffffUL

int Randomizer::N = 624;
int Randomizer::M = 397;
int Randomizer::Next = 0;
unsigned long Randomizer::x[624];