目標C中模數的隨機數

我有一個非常基本的隨機數函數，它可以從一個範圍內生成一個隨機數;目標C中模數的隨機數

即：

// The random is seeded earlier on in the applicationDidFinishLaunching() function 
-(NSUInteger)makeRandomNumber:(NSUInteger)minNumber to:(NSUInteger)maxNumber 
{ 
//NSUInteger i = (NSUInteger)((random()/(double)RAND_MAX) * y); 

NSUInteger i = (arc4random() % (maxNumber - minNumber)) + minNumber; 
return i; 
}

我想一個可選模運算添加到這個功能，讓你只返回是某種模數。

我想要這樣做爲隨機的人產生工資，我發現工資，5或0多得多可讀性。

我不確定如何製作可選參數或強制隨機化繼續循環，直到找到可選的模數值。

另一個問題是，如果沒有找到模量，有時循環可能會永遠持續下去。

ie;

隨機化

0和100，並返回一個值，該值是5。

EDIT模量之間：這應該與任何範圍內工作，而不管什麼MIN或MAX是。以上數字只是例子。

來源

2010-06-24 zardon

使用模運算符計算隨機數通常是不好的。你不能保證你的隨機數發生器的低位比特是隨機的。 – 2010-06-24 13:36:55

註釋掉的randomiser是一種更好的隨機分配方法嗎？ – zardon 2010-06-25 10:44:10

我發現通過一些測試，範圍不會返回您的範圍內的maxNumber。（代碼） NSUInteger i =（arc4random（）％（maxNumber - minNumber））+ minNumber;例如，如果我在1到10之間的範圍內做了一個rand，我不會得到10，也不會得到1.如果你想要一個範圍包括1和10（最小值和最大值）該算法需要調整。 – zardon 2010-06-25 11:15:16

ITYM 多的5爲了您的例子中，你只會產生0和20之間的隨機值，然後通過5

來源

2010-06-24 12:11:00

同意。你比我快43秒。 – adib 2010-06-24 12:13:18

-1。這並不等同於所有可能的輸出。你將有0.5％的機率產生0,19％的機會產生數字1-19，0.5％的機率產生20.除非你提供一些代碼來修改OP的隨機數發生器。 – 2010-06-24 13:56:21

@Stephen Furlani：我沒有說OP應該使用他現有的RNG - 我只是說「生成0到20之間的隨機值然後乘以5」。 – 2010-06-24 14:14:55

-1

乘這個我覺得一個循環將工作不夠好：

NSUInteger i = 0; 
do { 
    NSUInteger i = (arc4random() % (maxNumber - minNumber)) + minNumber; 
} while(i % 5 != 0);

來源

2010-06-24 12:12:16 vodkhang

這是相當低效和不必要的複雜。另外我認爲你的終止條件需要'while（（i％5）！= 0）'？ – 2010-06-24 12:13:37

是的，當然，這是我的錯。這是20％的機會，如果你不經常打電話，效率不會太大問題 – vodkhang 2010-06-24 12:16:30

這個循環很好，但我注意到保羅R說效率不高。我很樂意使用更高效的分辨率。謝謝。 – zardon 2010-06-25 11:02:45

-1

整數除法將確保您的數字是roundNumber的整數倍，因爲它會截斷除法中的小數，然後恢復乘法中的原始舍入數。

// The random is seeded earlier on in the applicationDidFinishLaunching() function 
-(NSUInteger)makeRandomNumber:(NSUInteger)minNumber to:(NSUInteger)maxNumber round:(NSUInteger) roundNumber 
{ 
NSUInteger i = (arc4random() % (maxNumber - minNumber)) + minNumber; 
return (i/roundNumber) * roundNumber; 
}

來源

2010-06-24 13:35:33

這並不等同於所有可能的輸出 - 例如對於上面的例子（0..100），100會比其他可能的值更少發生。 – 2010-06-24 13:44:39

@保羅，好吧，是的。由於你四捨五入/截斷值，他們甚至不能分配。例如，即使遵循了一個體面的舍入規則（.5），只有當值爲0-> .499時纔會調用0，而如果值爲0.5-> 1.4999，則會調用1。我會指出，你的回答並沒有解決這個同等概率的問題。等概率也不是OP的要求。可讀性和可選舍入參數。 – 2010-06-24 13:49:53

目標C中模數的隨機數

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