比如想要生成 1-6 的伪随机数:
Math.random() * 6 + 1
如果执行多次的话,结果会出现:2 2 2...
的情况,如何让其分布看上去更随机?
只要是標準分佈的隨機序列,其必定是均勻的。
只是人會傾向於認爲,小概率事件不會出現在隨機序列中。然而這是錯的。
巨數法則告訴我們,小概率事件在多次執行仍不發生的概率,會很快地下降。
随机序列也有可能看起来不太随机。将一个硬币扔 100 次,得到一个序列,h 为正面 t 为反面,下面哪个序列是真实的抛硬币结果,哪个是脑补出来的?
序列 1:
tthhhhhtthhhhtthhthhhtthhhhttththhhtthhhhhhtthhhhh
htthhthhhthhhhthhththtttththtthhtthhhhhttthhththtt 序列 2:hthtthhtthtthhhthtthtttththhthhththhhhthhtthtththh
hthhhthtththhhthttththhthhhthththhhhthhthttththhth
答案是序列 1。在一个完全随机的抛硬币过程中,100 次抛掷得到至少一个连续 6 次相同结果的序列的概率大于 80%,得到至少一个连续 5 次相同结果的序列的概率大于 90%。而在序列 2 里,最长的一串连续序列的长度仅有 4。一列伪造的硬币随机数为了让自己看起来更随机,可能会频繁变化正反,但正是这一点反而出卖了它的伪随机本质。
http://zhuanlan.zhihu.com/chenqin/19927854
而使其看上去更隨機的方法,就如上所說,頻繁變換正反。
function pseudoPseudoRandom(threshold) {
var l = NaN;
return function() {
var i;
do {
i = Math.random();
} while (Math.abs(l - i) < threshold);
return l = i;
}
}
var pseudoCoin = pseudoPseudoRandom(0.5);
for (var i = 0; i < 100; ++i) {
pseudoCoin();
}