C# 生成随机整数 - 神秘答案

【问题标题】：C# Generating random int - mysteryC# 生成随机整数 - 神秘
【发布时间】：2011-12-08 00:39:35
【问题描述】：

我在生成随机整数时发现了一些有趣的事情（至少对我来说），我无法向自己解释，所以我想我会在这里发布。

我的需求很简单：我正在生成随机整数 (Int32) ID，并且旨在最大限度地减少冲突。生成时间不是问题。

我已经尝试过这些生成随机整数的方法：

1.)

   return rnd.Next();

其中 rnd 是方法 #3 中带有种子的 Random 类型的类字段。

2.)

   return rnd.Next(Int32.MinValue, Int32.MaxValue);

其中 rnd 再次是方法 #3 中带有种子的 Random 类型的类字段。

3.)

   var buffer = new byte[sizeof(int)];
   using (var rng = new RNGCryptoServiceProvider())
   {
        rng.GetBytes(buffer);
   }            
   return BitConverter.ToInt32(buffer, 0);

注意：我还尝试在包含类的初始化时将 RNGCryptoServiceProvider 作为类字段初始化一次，以简化 GC 的工作，但我花了同样的时间来生成，所以我认为这会“更随机”。

4.)

   return new Random(Method3()).Next();

5.)

   return new Random(Method3()).Next(Int32.MinValue, Int32.MaxValue);

我知道，在每次调用时创建新的 Random(int seed) 非常耗时，但冲突较少，对吧？

好吧，现在是神秘的部分。我假设大多数碰撞都会有方法#1和#2，其中#1会稍微快一点，更无碰撞，最少的碰撞会有方法#4和#5，其中#4会稍微快一点，更无碰撞和方法# 3 会是某种妥协。

所以我做了一个测试来证明我的假设。我使用每种提到的方法生成了 10 倍（使其平均）一百万个随机数，并计算了平均碰撞次数和生成一百万个数字所需的平均时间。结果（如下）让我有点吃惊。

结果：duration是小时:分钟:秒:毫秒格式

Method1: AvgCollisions: 235, AvgDuration: 00:00:00.3561967
Method2: AvgCollisions: 116, AvgDuration: 00:00:00.4042033
Method3: AvgCollisions: 115, AvgDuration: 00:00:04.6037259
Method4: AvgCollisions: 234, AvgDuration: 00:00:09.2195856
Method5: AvgCollisions: 233, AvgDuration: 00:00:09.1788223

我又跑了几次测试，结果都差不多。

你不觉得奇怪吗？时间并不像我假设的那样令人惊讶，但结果对我来说意味着，方法 2 是生成随机数的最佳方法，因为它是最随机、最快的，您可以设置最小和最大生成数.不知道 Method2 比 Method3 更可预测多少，因为我不知道如何测试它。

谁能解释我做错了什么或者为什么方法#4和#5没有最少的碰撞，为什么碰撞的百分比总是相同的？不应该是随机的吗？

编辑： 这是我完成的这个测试的 Visual Studio 2010 解决方案：http://bit.ly/nxLODw

【问题讨论】：

您确定在第一个结果中看到的碰撞次数吗？鉴于this（以及这里的无数其他类似讨论——这是前五个编程误解之一），其他一切都是有道理的。你能发布你的测试用例吗？
您的#4/#5 假设是错误的。你永远不应该为每个随机数的需要调用new Random()。只做一次。
+1 为迈克尔·佩罗塔。 and a zillion other similar discussions here
致 Michael Petrotta：我发布了 VS2010 soultion，它正在编辑中。我知道 Random 类默认由系统时钟播种，这就是为什么我每次都从 RNGCryptoServiceProvider 给它新的随机种子，还是意味着它在每次 Next() 调用中使用系统时钟来计算？

标签： c# random generator

【解决方案1】：

唯一奇怪的行为是方法 5。

在方法 1、4 中，您生成一个 0 到 int.MaxValue 范围内的数字。

在方法 2、3 和 5 中，您生成一个 int.MinValue 到 int.MaxValue 范围内的数字。

因此，对于方法 2 和 3，您的范围大约是方法 1、4 的两倍，并且它们的碰撞次数大约是方法 1、4 的一半。这对我来说似乎很正常。

那么为什么方法 5 会产生与方法 1 和 4 一样多的冲突，即使它生成的数字范围更大？好吧，事实证明System.Random 构造函数采用种子的绝对值。换句话说，它将随机序列的数量减少到一半。因此，即使您从更大范围内获得数字，您也可以从更少的不同序列中生成它们。

【讨论】：

你明白了。不知道我怎么会错过 1 和 4 只生成正数。现在这对我来说很有意义，谢谢。
现在提出一个新问题，为什么所有方法的碰撞次数都相同？方法3不应该有最少的碰撞吗？因为它是 RNGCrypto...
并非如此。即使在“真正的”随机序列中也会发生碰撞。由于您只生成了大约 1/2000 或 1/4000 的可能数字，因此您的密度太低，看不出任何差异。
关于 System.Random 和 RNGCrypto 之间的区别...：主要区别在于目的。 System.Random 是通用的，而 RNGCrypto... 是专门为破坏序列的重建而设计的。许多其他 RNG，您可以从序列中有限数量的值重建序列（并因此预测序列的其余部分）。

【解决方案2】：

当您在那里时，您可能希望将 #3 修改为：

        var buffer = new byte[sizeof(int)];

        using (var rng = new RNGCryptoServiceProvider())
        {
            rng.GetBytes(buffer);
        }

        return BitConverter.ToInt32(buffer, 0);

这 a) 保证您的数组是 int 的大小（而不是幻数 4）并且 b) 正确处理 RNGCryptoServiceProvider 是的 IDisposable。

【讨论】：