随机数函数是计算机中非常重要的组成部分之一，其能够产生无序、无规律的数值，这对于程序开发和数据处理至关重要。在计算机科学中，随机数函数不仅仅是产生随机数的函数，而是一个重要的计算工具。然而，由于随机数函数的属性，使用不当可能会对程序的正确性和数据量产生很大的影响。本文将介绍几个技巧，帮助程序员更好地掌握随机数函数，从而获得更好的灵活性和可靠性。

1.了解随机数函数的实现

在编程中，通常使用的随机数函数是伪随机数生成器。即使似乎它们是随机的，它们实际上是通过算法计算出来的。因此，如果我们了解了随机数函数内部的实现，就可以优化随机数函数的生成方法。

通常来说，随机数函数的实现都涉及两个变量：种子（seed）和进一步生成随机数的算法。在随机数函数开始执行时，它将从外部来源接收输入种子，并使用该种子计算第一个随机数。接下来，该随机数将作为下一个种子，进行下一次计算。

常见的伪随机数函数包括：

Random函数：在.NET框架中，Random类是一个随机数生成器，可以生成不同的数字序列。但Random函数中的种子始终是相同的，因此，如果使用默认的Random函数，它们将生成相同的随机数序列，这有时可能不是我们所期望的。

Srand和Rand函数：Srand和Rand函数是C语言中的随机数函数。Srand函数的作用是初始化随机数发生器，而Rand函数则返回一个随机的整数。相同种子的Srand函数将产生相同的随机数序列。

Python中的Random函数：Python中的Random函数可以在代码中生成随机数。如果不指定种子，它将自动生成，并且在每次执行程序时都会产生不同的随机数序列。

了解实现随机数函数的算法以及其内部结构可以更好地规划您的程序，确保您的程序生成的随机数是可靠且健康的。

2.用时间作为种子

时间通常是一个很好的种子。获取当前时间的方式通常是通过计算机的实时时钟。由于时钟的精度和可靠性，这种方法很少生成重复的随机数序列。在多数情况下，改进了随机数算法所带来的收益远不及使用时间作为种子所带来的收益。

例如，Python中的Random函数可以通过调用time.time()函数生成时间戳来产生随机种子。以下是一个示例代码：

import time

import random

random.seed(time.time())

print(random.random())

同样地，C语言中的随机数函数也可以使用时间戳作为种子：

#include

#include

#include

int main(void)

{

int i;

time_t t;

srand((unsigned) time(&t));

for(i=0; i<5; i++)

printf("%d\n", rand());

return 0;

}

值得注意的是，使用时间戳作为种子也存在一些问题。在多个程序将同时使用随机种子的情况下，可能会生成重复的随机数序列。因此，在这种情况下，我们可以将进程ID和时间戳组合起来作为种子。

3.避免将生成数大小限制为2的幂

许多随机数函数将产生的随机数大小限制为2的幂。例如，某些随机数函数将其生成的随机数设置为在0和2的30次方之间的整数。在某些情况下，限制随机数大小为2的幂可能会导致分布不够均匀。因此，可以通过把结果对一个不是2的幂次方的数取模可以缓解这个问题。例如，在C语言中使用rand() % N可以生成介于0和N之间的随机数。

另外，随机数大小为2的幂也可能使一些二进制操作中的错误更容易被发现。例如，通过位运算将随机数限制为以2的幂为单位的区间，这些问题可能会导致程序的失真和崩溃。但是，在某些情况下，将随机数限制为2的幂大小可以使程序运行得更快。在这种情况下，请确保重新计算可以缓解这个问题。

4.种子选择原则

在使用随机数函数时，请遵循以下原则：

不要选择具有预测性的种子。

避免随机种子有可预知的模式。

选择足够随机的种子可以帮助我们在许多不同的复杂度情况下优化程序效率。种子应该不可预测，以避免重复的随机数序列或简单的模式。为了使种子不可预测，最好的方法是使用实时时钟或其他高度随机的事件。在某些情况下，还可以使用由纯伪随机数生成器计算的伪随机种子。

结论

随机数函数是实现高性能、灵活和可靠的计算机程序所必须的一部分。随机数的好处和重要性并不能被高估，因此，学会掌握这些技巧，可以使程序员在使用随机数函数时更加灵活和可靠。同时，了解随机数函数的实现对于优化程序设计是必要的，可以避免在随机数函数中出现种种浅在的问题。