生成伪随机数的线性同余方法

在计算机科学中，伪随机数生成器是一类能够生成看起来随机的数字的算法。其中，线性同余方法是一个常见的伪随机数生成器。本文将对生成伪随机数的线性同余方法进行介绍。

原理

生成伪随机数的线性同余方法的基本原理是，利用一个固定的公式，将一个数序列转化成另一个数序列。具体而言，我们需要选定一组合适的参数。

生成的伪随机数的公式如下：

Xn+1 = (a * Xn + c) % m

其中，Xn 表示第 n 个随机数，a、c、m 是预先给定的常数。

需要注意的是，这里的 % 是指模运算，即取余运算。

实现

下面给出一个简单的实现示例：

class LinearCongruentialGenerator:
    def __init__(self, a, c, m, seed):
        self.a = a
        self.c = c
        self.m = m
        self.seed = seed
     
    def next(self):
        self.seed = (self.a * self.seed + self.c) % self.m
        return self.seed

在这个实现中，我们定义了一个 LinearCongruentialGenerator 类，包含了 a、c、m 和 seed 四个属性。其中，seed 表示当前的随机数，是唯一的输入。next 方法返回下一个随机数。

调用示例

下面是一个简单的调用示例：

lcr = LinearCongruentialGenerator(a=1103515245, c=12345, m=2**31-1, seed=1337)
for i in range(10):
    print(lcr.next())

在这个示例中，我们初始化了一个 LinearCongruentialGenerator 对象，设置了随机数生成的参数。接着，我们利用 for 循环生成了 10 个随机数，输出到屏幕上。

总结

生成伪随机数的线性同余方法是一种常见的伪随机数生成器。它的基本工作原理是利用一个固定的公式，将一个数序列转化成另一个数序列。通过合理选择参数，可以生成一个看起来完全随机的数字序列。通过这篇文章的介绍，相信读者已经对这种生成器有了更深入的了解。