Рандомная проверка что это
Что такое рандом?
Если сказать совсем просто, то рандом — это «случайность».
Если говорить развёрнуто, то «рандом» является англицизмом, то есть происходит из английского языка, есть там такое слово —random, которое можно перевести как «случайный», «произвольный» (два прилагательных), «случайность» (существительное), «наугад», «наудачу» (два наречия). По-другому рандом определяется как «вероятность результата» при совершении каких-либо действий, а ещё «случайно произошедшее событие» и «случайный выбор».
В компьютерных- и онлайн-играх рандом применяется, например, для того, чтобы свести игроков. Точнее сказать, игроки для конкретной, скажем для примера, гонки, подбираются рандомно. Играли в NFS World? Там перед началом гонки с реальными игроками происходит подбор таковых. Подбор этот происходит случайным образом. В шутерах по типу GTA на улицах появляются рандомные прохожие, какой-то особой закономерности обычно нет. Однако вот есть игры, где появление этих прохожих налажено, то есть появляются какие-то определённые лица в зависимости от местности. Это рандомом уже не назвать. Также в шутерах можно встретить выражение «рандомная стрельба» — это обозначает беспорядочную стрельбу, когда игрок особо ни в кого не прицеливается, но стреляет по кому-то.
Сейчас в интернете стали популярны всякие конкурсы, где победителей выбирают с помощью рандомного определителя чисел. Предположим, что в группе проводится конкурс лучших фотожаб. Победитель определяется рандомно с помощью специальных созданных для этого дела сайтов.
Что значит «рандомно» в интернет-сленге?
Современный интернет-сленг ежедневно пополняется новыми словами и выражениями. Они заимствуются из других языков и профессиональных жаргонизмов, подстраиваются под нужды пользователей сети и прочно закрепляются в их речи. Одним из таких терминов является слово «рандомно». Что оно обозначает? Откуда появилось и как используется сейчас?
Значение и происхождение
Термин «рандомно» произошел от английского random (случайный, произвольный, хаотичный). Внедрился в русское интернет-сообщество благодаря геймерскому комьюнити.
Еще в «древних» пиксельных RPG присутствовал элемент случайности в выпадении лута после поединков. В современных РПГ и ММОРПГ этот принцип сохраняется.
Инди RPG Job Hunt Heroes. Момент выпадения лута
Кейсы Counter-Strike:Global Offensive
В некоторых играх можно выбрать рандомный мир для выживания или персонажа для сражения со случайным набором характеристик. Это позволяет игроку прокачивать свои умения в любых условиях.
Также считается, что слово «рандомно» пришло из языка программирования, а точнее, произошло от функции random (случайная последовательность чисел).
Современное использования термина
Выражение давно используется за пределами гейм-комьюнити и среды программирования. Сейчас его употребляют повсеместно. Например, термин «рандомно» применяется во время розыгрыша каких-либо предметов в соцсетях (от стикеров Вконтакте до автомобилей). Так, во время раздачи призов выбирается рандомный победитель с помощью генератора чисел. Таких сервисов в интернете много, их называют рандомайзерами. Принцип пользования очень прост. Каждому участнику конкурса присваивается индивидуальный номер. В рандомайзер вводится общее число участников, после чего программа выдает рандомное число. Победителем считается человек, чей конкурсный номер совпал с числом, выданным рандомайзером.
Рандомайзер
Это не исключительный вариант использования термина. Слово настолько прижилось, что стало полноправным синонимом слова «случайно». Оно используется и за пределами сети.
Несмотря на давность появления, «рандомно» используется и по сей день. Употребление термина популярно как среди молодежи, так и среди взрослых.
С происхождением и использованием сленговых выражений, таких как: рофлю, страйк, коннект, – можно ознакомиться в других статьях.
Способы использования Math.random() в JavaScript
Math.random() — это один из API JavaScript. Это — функция, которая возвращает случайные числа. Диапазон возвращаемых чисел представлен значениями от 0 (включая 0, то есть, она может вернуть 0) до 1 (не включая 1, то есть — единицу она вернуть не может).
Эта функция чрезвычайно полезна при разработке игр, при описании анимаций, при создании наборов данных с использованием метода случайного выбора. Случайные числа применяются в процедуральном искусстве, при создании текстов и во многих других случаях. Эти числа можно использовать в веб-разработке, в мобильной разработке, в обычных настольных приложениях.
Вот пример, размещённый на CodePen, позволяющий генерировать случайные числа в диапазоне от 0 до 1 и от 0 до 10 (включая 0 и 10).
Пример использования Math.random()
Анимация
Вот пример, в котором Math.random() используется для создания анимации.
Музыка, сгенерированная компьютером
Вот проект, демонстрирующий пример использования Math.random() в деле создания компьютерной музыки.
Здесь за основу взята традиционная мелодия «Auld Lang Syne» («Старое доброе время»). Программа строит итоговую композицию, обрабатывая исходный материал по особому алгоритму, основанному на использовании случайных чисел.
Вывод случайного изображения
В данном проекте возможности генератора случайных чисел используются для выбора изображений.
Вывод изображения, выбранного случайным образом
Случайный фоновый цвет
Здесь можно найти проект, в котором показан случайный выбор фонового цвета.
Случайный выбор фонового цвета
Самое интересное происходит в этом фрагменте кода:
Эта функция возвращает случайное целочисленное значение из заданного диапазона. Она используется для настройки характеристик цветов, таких, как тон, насыщенность и светлота.
Если вас интересует вопрос случайного генерирования цветов — взгляните на этот материал.
Процедуральное искусство
Вот проект, в котором случайные числа используются для создания изображения по заданным правилам.
При построении этих необычных кривых функция Math.random() используется дважды. Первый раз — для выбора цветов градиента. Второй раз — для настройки максимального радиуса кривых. Это — прекрасный пример того, как при каждом запуске процесса создания изображения получается что-то новое.
Случайный выбор слов из заранее созданного списка
Здесь можно найти программу, которая выводит на экран слова, случайным образом выбираемые из заранее созданного массива.
Случайный выбор слов
Вот код, который используется для выбора слова:
Этот пример очень похож на тот, где на странице выводится изображение, выбранное случайным образом. Пожалуй, разработка подобной программы хорошо подойдёт новичкам, которые хотят попрактиковаться в работе с веб-технологиями.
Генератор ключей API
Вот проект, в котором случайные числа используются для создания ключей API.
Система для создания случайных ключей API
Это — пример использования генератора случайных чисел, имеющий практическое применение в разработке реальных приложений. Здесь для создания UUID (Universally Unique IDentifier, универсальный уникальный идентификатор) программа генерирует 16 случайных чисел. Такой UUID можно использовать в роли ключа для доступа к некоему API.
Вывод фрагментов текста с использованием переходов, сформированных случайными символами
Здесь можно найти проект, в котором случайные числа используются при выводе текстов.
Переходы между фразами, сформированные с использованием генератора случайных чисел
Игра «Камень, ножницы, бумага»
Здесь можно найти реализацию игры «Камень, ножницы, бумага».
Камень, ножницы, бумага
В этой классической игре Math.random() используется в качестве основы игровой логики. Компьютер делает ход, случайным образом выбирая один из трёх вариантов действий.
Генератор надёжных паролей
Вот программа, представляющая собой генератор надёжных паролей.
Генератор надёжных паролей
Заметки о Math.random()
▍По-настоящему ли случайны числа, которые выдаёт Math.random()?
Они, так сказать, не совсем случайны. Эта функция возвращает псевдослучайные числа. Алгоритм, на котором она основана, называется «генератор псевдослучайных чисел» (Pseudo-Random Number Generator, PRNG). Это значит, что последовательность выдаваемых им чисел может быть, в определённых условиях, воспроизведена.
Алгоритмы рандома
В этой статье вы увидите самые разнообразные велосипеды алгоритмы для генерации случайных чисел.
Про что статья
C++ rand
Первое что узнаёт начинающий программист С++ по теме получения рандома — функция rand, которая генерирует случайное число в пределах от 0 и RAND_MAX. Константа RAND_MAX описана в файле stdlib.h и равна 32’767, но этом может быть не так, например в Linux (см. коммент). Если же rand() в вашем компиляторе генерирует числа в пределах 32’767 (0x7FFF) и вы хотите получить случайное число большого размера, то код ниже можно рассматривать как вариант решения этой проблемы:
Реализация функции rand в старом C была проста и имела следующий вид:
Данная реализация имела не очень хорошее распределение чисел и ныне в C++ улучшена. Так же стандартная библиотека C++ предлагает дополнительные способы получения случайного числа, о которых ниже.
С++11 STL random
Данный сорт рандома появился в C++11 и представляет из себя следующий набор классов: minstd_rand, mt19937, ranlux, knuth_b и разные их вариации.
Чтобы последовательность случайных чисел не повторялась при каждом запуске программы, задают «зерно» псевдослучайного генератора в виде текущего времени или, в случае с некоторыми ретро (и не только) играми — интервалы между нажатиями клавиш с клавиатуры/джойстика. Библиотека random же предлагает использовать std::random_device для получения зерна лучше чем от time(NULL), однако в случае с компилятором MinGW в Windows функция практически не работает так как надо. До сих пор…
Некоторые из алгоритмов в STL random могут работать быстрее чем rand(), но давать менее качественную последовательность случайных чисел.
PRNG — Pseudo-random Numbers Generator
Можете считать это название — синонимом линейного конгруэнтного метода. PRNG алгоритмы похожи на реализацию rand в C и отличаются лишь константами.
PRNG алгоритмы быстро работают и легки в реализации на многих языках, но не обладают большим периодом.
XorShift
Алгоритм имеющий множество вариаций отличающихся друг от друга периодом и используемыми регистрами. Подробности и разновидности XorShift’а можете посмотреть на Википедии или Хабре. Приведу один из вариантов с последовательностью 2 в 128-й степени.
Данный генератор очень хорош тем, что в нём вообще нет операций деления и умножения — это может быть полезно на процессорах и микроконтроллерах в которых нету ассемблерных инструкций деления/умножения (PIC16, Z80, 6502).
8-bit рандом в эмуляторе z26
Z26 это эмулятор старенькой приставки Atari2600, в коде которого можно обнаружить рандом ориентированный на работу с 1-байтовыми регистрами.
Однажды мне пришлось сделать реализацию этого алгоритма для z80:
Компактный рандом для Z80 от Joe Wingbermuehle
Если вам интересно написание программ под машины с зилогом, то представляю вашему вниманию алгоритм от Joe Wingbermuehle (работает только на зилоге):
Генератор рандома в DOOM
В исходниках игры Дум есть такой интересный файл под названием m_random.c (см. код), в котором описана функция «табличного» рандома, то есть там вообще нет никаких формул и магии с битовыми сдвигами.
Приведу более компактный код наглядно показывающий работу этой функции.
Конечно же это ни какой не рандом и последовательность случайных чисел легко предугадать даже на уровне интуиции в процессе игры, но работает всё это крайне быстро. Если вам не особо важна криптографическая стойкость и вы хотите что-то быстро генерирующее «типа-рандом», то эта функция для вас. Кстати в Quake3 рандом выглядит просто — rand()&0x7FFF.
RDRAND
Некоторые современные процессоры способны генерировать случайные числа с помощью одной ассемблерной команды — RDRAND. Для использования этой функции в C++ вы можете вручную прописать нужные инструкции ассемблерными вставками или же в GCC подключить файл immintrin.h и выбрать любую из вариаций функции _rdrandXX_step, где XX означает число бит в регистре и может быть равно 16, 32 или 64.
Концовка
Класс std::minstd_rand из библиотеки STL random работает быстрее обыкновенного rand() и может стать его альтернативной заменой, если вас не особо волнует длинна периода в minstd. Возможны различия в работе этих функций в Windows и Unix’ах.
Рандом (random) в Python — как генерировать случайные числа
С лучайные числа применяются в программировании в разных случаях, например, для моделирования процессов и в видеоиграх. Для начала разберёмся, какую последовательность можно назвать случайной.
Случайной последовательностью называют набор элементов, полученных таким образом, что любой элемент их этого набора никак не связан ни с каким другим элементом. При этом в программировании обычно последовательность не является строго случайной — в ней для генерации следующего элемента используется предыдущий.
Как работают случайные числа
Полностью случайные числа генерируются истинным генератором случайных чисел (TRNG). Их можно получить, например, бросанием кубика или доставанием шаров из урны. Так как подобных устройств нет в компьютере, то в нем можно получить только «псевдослучайные» числа.
В Python, как и во всех остальных языках программирования, используется генератор псевдослучайных чисел, который выдает как будто случайные, но воспроизводимые числа.
Чтобы понять, как работают генераторы псевдослучайных чисел, рассмотрим работу одного из первых подобных генераторов. Его алгоритм работы был разработан Нейманом. В нем первое число возводят в квадрат, а потом из полученного результата берут средние цифры. Например, первое число 281, возводим его в квадрат, получаем 78961 и берем три цифры, находящиеся в середине – 896. После этого для генерации следующего числа используем 896.
Модуль random
👉 Как использовать: чтобы начать использовать встроенные генераторы случайных чисел, нужно сначала подключить модуль рандом:
После этого можно вызывать методы модуля random :
В модуле random существуют методы для генерации целых чисел, с плавающей точкой, для работы с последовательностями. Кроме этого существуют функции для управления генератором и генерации различных последовательностей. Рассмотрим основные из этих методов.
Случайные целые числа (int)
Перечислим основные функции, которые есть в модуле random для выдачи случайных целых чисел.
randint Функция randint(a, b) получает на вход два целых числа и возвращает случайное значение из диапазона [a, b] (a и b входят в этот диапазон).
import random random_number = random.randint(0, 125) print(random_number) > 113
randrange В функцию randrange(start, stop[, step]) передают три целых числа:
На выходе функция выдает случайное число в заданном диапазоне.
import random random_number = random.randrange(1, 100, 2) print(random_number) > 43
Случайные вещественные числа (float)
Перечислим функции, которые выдают вещественные числа.
random Функция random() выдает вещественные числа, в диапазоне [0.0, 1.0) (включая 0.0, но не включая 1.0).
import random random_number = random.uniform(7.3, 10.5) print(random_number) > 10.320165816501492
Случайные элементы из последовательности
В модуле random языка Python есть несколько функций, которые можно применять для работы с последовательностями.
choice С помощью функции choice(seq) можно выбрать один элемент из набора данных. В качестве единственного аргумента в функцию передаётся последовательность. Если последовательность будет пустой (то есть в ней не будет ни одного элемента), получим ошибку «IndexError».
import random seq = [10, 11, 12, 13, 14, 15] random_element = random.choice(seq) print(random_element) > 12
import random seq = [«Cappuccino», «Latte», «Espresso», «Americano»] random.shuffle(seq) print(seq) > [‘Espresso’, ‘Americano’, ‘Latte’, ‘Cappuccino’]
На выходе получаем k уникальных случайных элементов из последовательности.
Если в исходной последовательности есть неуникальные (повторяющиеся) элементы, то каждый их них может появиться в новом списке.
Управление генератором
Генерация чисел в Python не совсем случайна и зависит от состояния генератора случайных чисел. Рассмотрим функции, с помощью которых можно управлять состоянием этого генератора.
getstate Метод getstate() модуля random возвращает объект, в котором записано текущим состояние генератора случайных чисел. Его можно использовать для восстановления состояния генератора. Эта функция не имеет параметров.
import random state = random.getstate() # сохраняем текущее состояние генератора random_number_1 = random.random() # получаем случайное число print(random_number_1) # > 0.42164837822065193 # первое случайное число random_number_2 = random.random() print(random_number_2) # > 0.2486825504535808 # второе случайное число random.setstate(state) # восстанавливаем состояние генератора random_number_3 = random.random() # снова генерируем число print(random_number_3) # > 0.42164837822065193 # новое число равное первому, сгенерированному с тем же состояние генератора
seed Генератору случайных чисел нужно число, основываясь на котором он сможет начать генерировать случайные значения.
Вероятностное распределение
В теории вероятностей важную роль играет понятие распределение вероятностей. Оно показывает с какой вероятность может наступить каждое из возможных событий. С его помощью можно моделировать как наступление дискретных событий (например, бросание монеты, количество телефонных разговоров за неделю, количество пассажиров в автобусе), так и непрерывных (например, длительность разговора, количество осадков за год, расход электричества за месяц).
Для наглядности рассмотрим самое распространенное нормальное распределение вероятностей. На рисунке ниже приведена кривая нормального распределения.
В модуле random существуют функции, которые позволяют использовать различные методы вероятностных распределений:
Best practices
Приведем несколько примеров использования случайных чисел.
Пример #1 — случайная задержка (random sleep)
Иногда необходимо сделать так, чтобы программа работала с задержками. Например, это актуально при парсинге сайта (при частых запросах некоторые сайты могут вас банить).
import random import time page_list = [«site.ru/page1», «site.ru/page2», «site.ru/page3»] for page in page_list: # # some actions # time.sleep(random.randint(1, 3)) # задержка от 1 до 3 секунд
💭 Для имитации действий человека можно использовать random.uniform(1, 3) — это добавит случайные миллисекунды к вашим задержкам.
Пример #2 — выбор случайного элемента из списка (с учетом веса)
Дано: веб-сайт. В базе данных 4 баннера, к каждому баннеру указан вес (приоритет к показу).
Необходимо рандомно показывать на сайте 1 баннер, в зависимости от его веса.
Пример #3 — случайный пароль
С помощью генератора случайных чисел можно создавать пароли. Например, сгенерировать стойкий пароль можно так:
import random import string pwd_length = 0 while pwd_length Укажите длину пароля (от 12 символов): 12 > JFyc;6-ICxuQ
В данном примере будет сгенерирован пароль, содержащий минимум 12 символов, среди которых точно будет маленькая буква, большая буква, цифра и символ.
Методы модуля random позволяют получить случайные данные с использованием Mersenne Twister. Однако имейте в виду, что данный способ не является криптографически безопасным (для генерирования паролей есть более надежные варианты).