pseudorandom number generator

pseudorandom number generator (tsz. pseudorandom number generators)

1. (informatika)

A pszeudovéletlenszám-generátor (PRNG, azaz pseudorandom number generator) olyan algoritmus, amely véletlenszerűnek tűnő számokat állít elő, de valójában determinisztikus módon működik egy kezdőérték (seed) alapján. C++ nyelven számos lehetőség áll rendelkezésre a véletlenszám-generálásra, beleértve a régebbi rand() függvényt és az újabb <random> könyvtárat.

A C++ korábbi verzióiban az rand() függvényt használták véletlenszám-generálásra. Ez egy 0 és RAND_MAX közötti egész számot ad vissza. A srand() segítségével beállítható a kezdőérték.

Példa:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

int main() {
    std::srand(std::time(0)); // Az aktuális idővel inicializáljuk a generátort
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << std::rand() % 100 << std::endl; // 0 és 99 között generálunk számokat
    }
    return 0;
}

Hátrányai: - Az rand() nem biztosít elég jó minőségű véletlenszámokat. - A srand()-del való inicializálás nem biztosít tökéletesen egyenletes eloszlást.

A C++11 bevezetésével a <random> könyvtár jobb minőségű, szabványosított véletlenszám-generátorokat kínál.

Főbb elemei: - std::random_device – valódi véletlen maggenerátor (ha elérhető). - std::mt19937 – Mersenne Twister alapú PRNG. - std::uniform_int_distribution és std::uniform_real_distribution – egyenletes eloszlású egész és lebegőpontos számok generálására.

Példa egy jobb véletlenszám-generátorra:

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::random_device rd;  // Véletlenszerű seed generálása
    std::mt19937 gen(rd()); // Mersenne Twister PRNG inicializálása
    std::uniform_int_distribution<int> distrib(1, 100);

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << distrib(gen) << std::endl; // 1 és 100 között generált számok
    }
    return 0;
}

Előnyei a régi rand()-hez képest: - Jobb minőségű véletlenszámokat biztosít. - Különböző eloszlások támogatása (normal_distribution, bernoulli_distribution, stb.). - Könnyen paraméterezhető.

Mivel a PRNG determinisztikus, azonos seed esetén ugyanazokat az értékeket kapjuk vissza.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(42); // Fixált seed (mindig ugyanazok az értékek)
    std::uniform_int_distribution<int> distrib(1, 100);

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << distrib(gen) << std::endl;
    }
    return 0;
}

Ez hasznos lehet teszteléshez vagy ismételhető eredmények biztosításához.

Az egész számok mellett véletlenszerű lebegőpontos számokat is generálhatunk.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_real_distribution<double> distrib(0.0, 1.0);

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << distrib(gen) << std::endl; // 0 és 1 közötti véletlenszámok
    }
    return 0;
}

Ha a generált számokat bizonyos eloszlások alapján szeretnénk kapni, például normális eloszlás szerint, azt is könnyen megtehetjük.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::normal_distribution<double> distrib(50.0, 10.0); // Átlag 50, szórás 10

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << distrib(gen) << std::endl;
    }
    return 0;
}

Ha több szálat használunk, akkor minden szálhoz saját PRNG példányt kell létrehozni.

#include <iostream>
#include <random>
#include <thread>

void generate_numbers(int id) {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<int> distrib(1, 100);

    std::cout << "Thread " << id << ": " << distrib(gen) << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t1(generate_numbers, 1);
    std::thread t2(generate_numbers, 2);

    t1.join();
    t2.join();

    return 0;
}

A modern C++-ban ajánlott a <random> könyvtárat használni az rand() helyett, mivel pontosabb és kiszámíthatóbb eredményeket nyújt.

• pseudorandom number generator - Szótár.net (en-hu)
• pseudorandom number generator - Sztaki (en-hu)
• pseudorandom number generator - Merriam–Webster
• pseudorandom number generator - Cambridge
• pseudorandom number generator - WordNet
• pseudorandom number generator - Яндекс (en-ru)
• pseudorandom number generator - Google (en-hu)
• pseudorandom number generator - Wikidata
• pseudorandom number generator - Wikipédia (angol)