Random rand（）函数的随机性如何？

更具体地说，我的问题是，给定无限长的时间，

int（rand（）*1000）

最终会击中0到999之间的每个数字吗？那么10^4，10^5。。。我猜一旦你在内存中输入了大小，它肯定会被破坏，也就是说，如果rand（）返回一个浮点，也就是说内存中有n位，那么你不可能输入超过n个不同的整数，所以一旦你输入了

rand（）*（2^n+1）

，你肯定会错过一些。

是的，给定无限时间，它将击中你范围内的每一个数字，只要它有一个无限周期；一旦再次达到种子值，序列将重复。当然，正如您所提到的，rand（）返回的值的精度会受到限制，最终会达到一个临界点，即它无法映射到足够大范围内的每个整数。但是如果你考虑一个具有无限精度和周期的理论计算机（你带来无穷大），那么你将在给定的范围内按给定的时间命中每一个数字。

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但是，rand（）使用的LCG不能提供统一的数字分布。也就是说，你会得到比其他数字更高频率的数字命中率（尽管无限时间你会命中所有数字，因为无限就是那么酷）。如果您需要均匀分布，则使用类似Mersenne Twister算法的方法。Boost库中有一个随机生成器，具有Mersenne Twister，易于实现。

没有唯一的

rand（）

函数；它可以因语言而异，对于某些语言，也可以因实现而异。请更准确地说明您所询问的语言和平台。您能指出您所谈论的

rand（）

设施吗？语言、图书馆等。。。一般来说，您是对的，可能输出的数量不能大于可能输入的数量。大多数语言都使用LCG作为标准的rand（），这是因为它具有轻量级的特性，尽管有些语言有更多的选项。在每种语言中可能不是LCG，但LCG非常常见。@Zach，我的观点是这个问题没有足够的细节来回答。例如：Python目前使用Mersenne Twister，而不是线性同余生成器。这个

rand（）

调用到底有多少种可能的结果？它是一个单，一个双，一个分数吗？在不知道这些细节的情况下，你只是在猜测。这个问题更多的是关于随机生成器的理论性问题，否则就不会提到无限时间，你可以概括你的答案来解释不同的生成器，给出更常见的生成器的示例，例如LCG和MT。此外，您也可以以通用的方式处理精度，因为这些算法是针对精度而通用的（最终寄存器的大小将比目前更大）。根据随机性的性能或质量是否是更高的优先级，您可能希望相应地选择算法，并且还有比LCG和MT更多的选项。此外，任何人都可以轻松地设计出一个低质量的生成器，如漫画中所示。还有无数的算法。。。