Swift arc4random（）和arc4random_uniform（）不是真正的随机？

我一直在使用arc4random（）和arc4random_uniform（），我总是觉得它们不是完全随机的，例如，我从数组中随机选择值，但当我连续多次生成它们时，通常得到的值是相同的，所以今天我想用一个Xcode游乐场来看看这些函数是如何运行的，所以我首先测试arc4random\u uniform来生成一个介于0和4之间的数字，所以我使用了这个算法：

import Cocoa

var number = 0

for i in 1...20 {
    number = Int(arc4random_uniform(5))
}

import Foundation

var appeared = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
var numberOfGenerations = 1000

for _ in 1...numberOfGenerations {
    let randomNumber = Int(arc4random_uniform(11))
    appeared[randomNumber]++
}

for (number,numberOfTimes) in enumerate(appeared) {
    println("\(number) appeard \(numberOfTimes) times (\(Double(numberOfGenerations)/Double(numberOfTimes))%)")
}

我已经运行了好几次，下面是如何判断价值观在大多数情况下是如何演变的：

因此，正如您所看到的，这些值不断增加和减少，一旦这些值达到最大值/最小值，它们通常会在某一特定时间内保持不变（参见第5步的第一个屏幕截图，在6个步骤中，值保持在3，问题是它一点也不奇怪，在我的测试中，函数实际上大部分时间都是这样运行的

现在，如果我们看一下

arc4random（）

，它基本上是一样的：

下面是我的问题：

• 为什么这个函数会以这种方式运行
• 如何使它更随机

多谢各位

编辑：
最后，我做了两个令人惊讶的实验，第一个是真正的骰子：

让我惊讶的是，我不会说它是随机的，因为我看到的模式与arc4random（）和arc4randomèu uniform（）中描述为非随机的模式相同，正如Jean-Baptiste Yunès指出的，人类不善于看到一个数字序列是否真的是随机的。

我还想做一个更“科学”的实验，所以我做了这个算法：

import Cocoa

var number = 0

for i in 1...20 {
    number = Int(arc4random_uniform(5))
}

import Foundation

var appeared = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
var numberOfGenerations = 1000

for _ in 1...numberOfGenerations {
    let randomNumber = Int(arc4random_uniform(11))
    appeared[randomNumber]++
}

for (number,numberOfTimes) in enumerate(appeared) {
    println("\(number) appeard \(numberOfTimes) times (\(Double(numberOfGenerations)/Double(numberOfTimes))%)")
}

例如，要查看每个数字出现的次数，并且这些数字实际上是随机生成的，下面是控制台的一个输出：
0出现了99次。
1次出现97次。
2次出现78次。
3次出现80次。
4次出现87次。
5次出现107次。
6次出现86次。
7次出现97次。
8次出现100次。
9次出现91次。
10人出现78次

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因此，算法无法生成真正的随机数字序列是绝对可以的。它们只能生成伪随机数字序列（看起来像随机序列的东西）。因此，根据选择的算法，“随机性”的质量可能会有所不同。

arc4random（）的质量

序列通常被认为具有良好的随机性

你无法直观地分析序列的随机性…人类很难检测到随机性！他们倾向于在没有随机性的情况下找到某种结构。在你的图表中没有什么真正有害的东西（除了罕见的连续6个三个序列，但这是随机性，有时会发生不寻常的事情）。如果您使用骰子生成序列并绘制其图形，您会感到惊讶。请注意，只有20个数字的样本无法认真分析其随机性，您需要更大的样本

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如果您需要其他类型的随机性，您可以尝试使用

/dev/random

伪文件，它在每次读入时生成一个随机数。该序列是由算法和计算机中可能发生的外部物理事件混合生成的。

这取决于您所说的随机性是什么意思

如评论中所述，真正的随机性是笨拙的。需要长串的重复或闭合值

如果这不符合您的需求，那么您需要更好地定义您的需求

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其他的选择可能包括使用a对数组中的事物进行排序，或者使用算法对值进行相等的分布。

我不太同意人类不善于检测随机性的观点。 如果你在掷6对骰子后获得1-1-2-2-3-3-4-4-5-5-6-6，你会满意吗？但是骰子的频率是完美的

这正是我在使用arc4random或arc4random_统一函数时遇到的问题。 多年来，我一直在开发一款双陆棋应用程序，它是基于word champions玩家训练的神经网络。我知道它比任何一款都好，但很多用户认为它是作弊。我有时也有疑问，所以我决定自己掷所有的骰子

我对arc4random一点也不满意，即使频率还行。 我总是掷几个骰子，结果会导致不可接受的情况，例如：同一个玩家连续五次掷双骰子，等待12圈（24个骰子），直到前6圈出现

易于测试（C代码）：

也许arc4random不喜欢在短时间内被调用两次

所以我尝试了几种解决方案，最后选择了这段代码，它在arc4random_uniform之后运行第二级随机化：

int CFRandomDice ()
{
    int __result = -1 ;

    BOOL __found = NO ;

    while ( ! __found )
    {
        // random int big enough but not too big
        int __bigint = arc4random_uniform ( 10000 ) ;

        // Searching for the first character between '1' and '6'
        // in the string version of bigint :

        NSString * __bigString = @( __bigint ).stringValue ;

        NSInteger __nbcar = __bigString.length ;
        NSInteger __i = 0 ;

        while ( ( __i < __nbcar ) && ( ! __found ) )
        {
            unichar __ch = [__bigString characterAtIndex:__i] ;
            if ( ( __ch >= '1' ) && ( __ch <= '6' ) )
            {
                __found = YES ;
                __result = __ch - '1' + 1 ;
            }
            else
            {
                __i++ ;
            }
        }
    }

    return ( __result ) ;
}

---

<>现在我确信玩家不会抱怨……< /p>检查一下：@ Mrunar他们使用的函数不是我做的吗？一系列随机数可以包含一个重复序列的子序列……如果你掷硬币并交替的头和尾，你会认为“足够随机”吗？？这是一个视觉伪影！尝试使用另一种视觉效果，例如圆中的随机点…你将能够更容易地观察到分布是“均匀的”。在你的“1D”中绘图，只是尝试在值之间交换，例如，拿一个图形，将线换成值6，将线换成值0，你会发现图形几乎是一样的！当你告诉我，如果我使用骰子，我会感到惊讶…这正是我刚才所做的，是的，我感到惊讶：如果我看到了这个图形，但没有知道这是一个骰子，我会说它是一个糟糕的随机发生器。不管怎样，我仍然感到惊讶的是，在我的随机世代中，val