在PHP中植入随机数生成器

我有一个应用程序，在其中我必须选择一个数字从许多数字根据其权重。每次选择时，我都会将结果发送到flash。我在python中找到了一个算法。我已经用php实现了它，并且正在测试它的结果。如果我在python中运行该算法，结果会很好，但在php中就不太好了。例如：（1=>30,2=>40,3=>30）在多次运行之后，加权数组中出现第一个数字的概率总是更高，但在python中是一致的。我已经附加了PHP代码

define("MAX",100000);
$reelfrequencies=array(30,40,30);
echo weightedselect($reelfrequencies);
/*function weightedselect($frequency)
{ 
  $arr=cumWghtArray($frequency);//array(35,96,100);
  print_r($arr);
  $len=sizeof($frequency);
  $count=array();
  echo $r=mt_rand(0,$arr[$len-1]);
  $index=binarysearch($arr,$r,0,$len-1);
  return $index;
}*/
function cumWghtArray($arr)
{
  $cumArr=array();
  $cum=0;
  $size=sizeof($arr);
  for($i=0;$i<$size;$i++)
  {
    $cum+=$arr[$i];
    array_push($cumArr,$cum);
  }
  return $cumArr;
}

function weightedselect($frequency)
{
  $arr=cumWghtArray($frequency);//array(35,96,100);
  $len=sizeof($frequency);
  $count=array();
  $count[0]=$count[1]=$count[2]=0;
  for($i=0;$i<MAX;$i++)
  {
    $r=mt_rand(0,$arr[$len-1]);
    $index=binarysearch($arr,$r,0,$len-1);
    $count[$index]++;
  }
  for($i=0;$i<3;$i++)
  {
    $count[$i]/=MAX;
    echo $i." ".$count[$i]."\n";
  }
}
function binarySearch($ar,$value,$first,$last)
{
  if($last<$first)
    return -1;
  $mid=intVal(($first+$last)/2);
  $a=$ar[$mid];
  if($a===$value)
    return $mid;
  if($a>$value&&(($mid-1>=0&&$ar[$mid-1]<$value)||$mid==0))
    return $mid;
  else if($a>$value)
    $last=$mid-1;
  else if($a<$value)
    $first=$mid+1;
  return binarySearch($ar,$value,$first,$last);
}

---

问题是mt_rand（）函数不一致。python random.rand（）非常统一。我应该在php中实现哪个随机函数，每次运行时使用适当的种子值。我曾考虑使用Withcmann（由python random.random使用），但我将如何提供种子。

对于您这里的任务来说，

rand

和

mt_rand

都应该具有足够的随机性。如果您需要播种

mt_rand

，您可以使用

mt_srand

，但因为PHP4.2已经为您完成了这项工作，所以没有必要了

我怀疑问题出在你的代码上，考虑到我相信你正在尝试做的事情，这似乎是不必要的，那就是选择一个带有加权概率的随机数

---

这可能会有所帮助：

谢谢您的回复。链接很好。通过使用Withmann并使用mt_rand（）将其植入，我已经解决了我的问题。它现在正在以统一的概率选择数字。

def cdf(weights):
    total=sum(weights)
    result=[]
    cumsum=0
    for w in weights:
        cumsum+=w
        result.append(cumsum/total)
    return result

def choice(population,weights):
    assert len(population) == len(weights)
    cdf_vals=cdf(weights)
    x=random.random()
    idx=bisect.bisect(cdf_vals,x)
    return population[idx]

weights=[0.30,0.40,0.30]
population="ABC"
counts={"A":0.0,"B":0.0,"C":0.0}
max=10000
for i in range(max):
    c=choice(population,weights)
    counts[c]=counts[c]+1
print(counts)
for k, v in counts.iteritems():
    counts[k]=v/max
print(counts)