需要一个用于 C++ 的快速随机生成器 [关闭]答案

【问题标题】：Need a fast random generator for c++ [closed]需要一个用于 C++ 的快速随机生成器 [关闭]
【发布时间】：2010-12-11 01:08:44
【问题描述】：

我正在尝试在我的 TSP 生成器上为欧几里得距离进行一些 opt-3 交换，并且由于在许多情况下我有超过 500 个节点，我需要随机选择我想要的 3 个节点中的至少 1 个尝试交换。

所以基本上我需要一个快速的随机数函数。（普通的 rand() 太慢了）它不必太棒了，只要很好足够。

编辑：我忘了提一下，我正坐在一个环境中，除了标准语言库（例如 STL、iostream 等）之外，我无法添加任何库。所以没有提升=/

【问题讨论】：

听起来像我的问题：stackoverflow.com/questions/1046714/…（我使用了五行 XORshift 生成器。）
@GManNickG：rand() 实现是特定于平台的。在不知道具体实现的情况下如何判断它的速度？
@GManNickG：“MT 通常比 rand() 更快，或者几乎一样快，具有更好的特性……”？你怎么知道它一开始就没有实现机器翻译？
Xorshit+ 生成 64 位随机数并通过 BigCrush：en.wikipedia.org/wiki/Xorshift#Xorshift.2B
这里是快速浮点随机数生成器的三种实现，您可能会觉得有用：musicdsp.org/showone.php?id=273

标签： c++ random performance

【解决方案1】：

尽管这篇文章已有多年历史，但它在我寻找类似答案时出现了，而我最终使用的答案甚至不在其中。所以我添加了我找到的那个；

#include <random> msdn entry

这种方法将构建一个自包含的随机生成器，我发现它比rand()%x 随机得多；几十万次迭代。 rand()% 永远不会连续抛出 16 个以上的正面/反面，而应该每隔 65k 次尝试。这个不仅做到了，而且在四分之一的时间内做到了。

这就是我自己实现#include <random>的方式：

//create rng_gen, using mt technique, with range 0,1 (coin) and 1,6(dice);
std::random_device rd; //seed
std::mt19937 gen(rd()); //seed for rd(Mersenne twister)
std::uniform_int_distribution<> rng_coin(0, 1); //rng1 range
std::uniform_int_distribution<> rng_dice(1, 6); ///rng2 range

rng_coin(gen); //will apply rng1 range on (gen) object. Is very fast
rng_dice(gen); //will apply rng2 range, returns int.

//will output 1000 cointosses to console
for (int i=0;i<1000;++i)std::cout<<rng_coin(gen)<<"\n";
//will generate 1000 dice throws
for (int i=0;i<1000;++i)rng_dice(gen);

【讨论】：

【解决方案2】：

从Ivy Bridge 架构开始，Intel 添加了RdRand CPU 指令，AMD 在 2015 年 6 月晚些时候添加了它。因此，如果您的目标处理器足够新并且不介意使用（内联）汇编，那么最快的方法生成随机数应该在调用RdRand CPU 指令以获取 16 位或 32 位或 64 位随机数，如here 所述。滚动到页面中间的代码示例。在该链接上还有一个代码示例，用于检查当前 CPU 是否支持 RdRand 指令，另请参阅 Wikipedia 以了解如何使用 CPUID 指令执行此操作。

相关问题：Making use of sandy bridge's hardware true random number generator?（尽管根据维基百科，RdRand 指令首先出现在 Ivy Bridge 中，但不是该问题所说的 Sandy Bridge 架构）

基于_rdrand64_step() 的示例 C++ 代码：

#include <immintrin.h>

uint64_t randVal;
if(!_rdrand64_step(&randVal)) {
  // Report an error here: random number generation has failed!
}
// If no error occured, randVal contains a random 64-bit number

【讨论】：

rdrand 实际上很慢。参见software.intel.com/en-us/articles/… 和stackoverflow.com/questions/10484164/… 的3.4.1。在快速基准测试中，xorshift128 的时钟比rdrand32 快约 13 倍。英特尔声称 70 - 200 MB/s/线程连续。

【解决方案3】：

英特尔网站的两个不错的选择：

1) fastrand - 它比 std rand() 快 2.01 X。该例程返回一个整数，与 C lib 类似的输出值范围。

inline int fastrand() { 
  g_seed = (214013*g_seed+2531011); 
  return (g_seed>>16)&0x7FFF; 
}

2) SSE 版本（见下面的链接）大约是 std rand() 的 5.5 倍，但是它一次生成 4 个随机值，需要一个带有 sse 的处理器（几乎所有都这样做），并且更复杂。

http://software.intel.com/en-us/articles/fast-random-number-generator-on-the-intel-pentiumr-4-processor/

【讨论】：

很好，使用它而不是 rand() 在 Tegra 3 上将例程加快了大约 2.5 倍。
这太棒了！我必须生成几百万个随机数，这带来了令人难以置信的加速。
什么是g_seed？ long? long long?
g_seed 是static unsigned int。
SSE版本并不比pcg32_fast快，既简单又优秀：en.wikipedia.org/wiki/…

【解决方案4】：

Boost 库有一组随机生成器。性能图表见here。

编辑：这个答案是在编辑原始问题之前出现的。但我希望它仍然有用，所以我把它留在这里。

【讨论】：

更新图表boost.org/doc/libs/1_47_0/doc/html/boost_random/…

【解决方案5】：

我觉得 WELL 挺好的，WELL512a 挺短的。 http://www.iro.umontreal.ca/~panneton/WELLRNG.html WELL44497a 在当时也很复杂。但是，WELL 会生成一个介于 0 和 1 之间的数字。

【讨论】：

【解决方案6】：

另一个帖子提到了Marsaglia的xorshf生成器，但是没有人贴出代码。

static unsigned long x=123456789, y=362436069, z=521288629;

unsigned long xorshf96(void) {          //period 2^96-1
unsigned long t;
    x ^= x << 16;
    x ^= x >> 5;
    x ^= x << 1;

   t = x;
   x = y;
   y = z;
   z = t ^ x ^ y;

  return z;
}

我到处都用过这个。唯一失败的地方是当我试图生成随机二进制矩阵时。过去大约 95x95 矩阵，它开始生成太少或太多奇异矩阵（我忘记了）。已经证明这个发生器相当于一个线性移位反馈寄存器。但除非你在做密码学或认真的蒙特卡罗工作，否则这个生成器会很糟糕。

【讨论】：

Numerical Recipes（我知道，这有点值得商榷，因为多年来他们在这些书中写了很多废话）建议不要单独使用 XOR-shift，而只能在组合生成器中使用。跨度>
奇异矩阵太少是应该的，因为奇异矩阵在所有矩阵的空间中都是“奇异的”。
什么是64位版本而不调用这个函数两次？换成 uint64_t 把第一个班次从 16 改成 32 就够了吗？
试过这个，在我的硬件/编译器上它比维基百科页面上的 xorshift128 稍慢。
虽然这是许多赞成的公认答案，但我还发现 Wikipedia 页面中的 xorshift128 在 Skylake 架构上的速度提高了 2.5 倍。 xorshf96 在我的系统上大约需要 4.4ns，而 xorshift128 大约需要 1.4ns

【解决方案7】：

请参阅随机数生成器专家 George Marsaglia 的these generators。它们以 C 宏的形式实现，而且速度极快，每个生成的数字只需几个操作。

【讨论】：

【解决方案8】：

rand() 真的很快，我不相信你会发现更快。

如果它实际上让你放慢了速度（我有点怀疑），那么你需要改变架构。

我建议用随机数预先填充一个长列表，然后当您需要一个时，只需从列表中取出一个，而不是生成一个。您可以使用后台线程重新填充列表。

【讨论】：

在现代处理器上，计算新数字比从内存中提取数字要快。
我试过这个，它是迄今为止 Tegra3 上最快的方法，如果你在填充后按顺序迭代数组。缺点是数字会在短时间内重复。
相当老的反应，但@MarkRansom：你确定吗？拥有一个密集的随机数列表（可以改进缓存和预取）应该比任何足够好的随机数生成要快得多。或者你有其他显示的代码吗？
xor_shift gens 比 rand() 快大约 6-10 倍
在一天结束时。衡量，不要简单地相信你被告知的内容。处理器 A 可能很棒的东西在处理器 B 上可能不是最理想的。

【解决方案9】：

Mersenne Twister 有一些快速实现。

【讨论】：

MT19937 通常比 LCG 更快。还有面向 SIMD 的 Fast Mersenne Twister：math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/SFMT/index.html，它甚至更快。
Mersenne Twister 是个糟糕的选择 arxiv.org/abs/1910.06437

【解决方案10】：

您能否提前预生成一堆随机位并一次将它们剥离 2 个（因为您只需要一个介于 1 和 3 之间的随机数）？

【讨论】：