Jython 中的随机性答案

【问题标题】：Randomness in JythonJython 中的随机性
【发布时间】：2009-07-23 18:10:07
【问题描述】：

在 Jython 中使用（伪）随机数时，使用 Python random 模块还是 Java 的 random 类会更有效吗？

【问题讨论】：

请详细说明您认为“高效”的内容。
你试过测量每个所需的时间吗？

【解决方案1】：

在我的 Mac 上进行简单测试时，Python 的版本要快得多：

jython -m timeit -s "import random" "random.random()"

1000000 次循环，3 次中的最佳：每个循环 0.266 微秒

对

 jython -m timeit -s "import java.util.Random; random=java.util.Random()" "random.nextDouble()"

1000000 次循环，3 次中的最佳：每个循环 1.65 微秒

Jython 版本 2.5b3 和 Java 版本 1.5.0_19。

【讨论】：

时间，嗯？我一定要记住那个！！ +1
timeit 是那些 python '包括电池'的东西之一。不是绝对必要的，但很高兴拥有。

【解决方案2】：

Java 的 Random 类使用（并且 Java 规范确实必须使用）线性同余算法，而 Python 使用 Mersenne Twister。 Mersenne 保证极高的质量（虽然不是 crypto 质量！）随机数和非常长的周期（53 位精度浮点数，周期 2**19937-1）；线性同余生成器有众所周知的issues。如果您并不真正关心随机数的质量，而只关心速度，那么 LCG 可能会更快，因为它不那么复杂。

【讨论】：

实际上，根据我在 D 编程语言中所做的一些旧基准测试，Mersenne Twister 更快，尽管它使用更多内存。这是因为 Mersenne twister 避免了线性同余需要的除法运算。使用线性同余的唯一充分理由是，如果您有极端的内存限制，或者您只需要几个随机数，并且播种生成器所需的时间是一个瓶颈。（线性同余的状态空间更小，因此播种速度更快。）
LCG 在哪里需要分工？大多数在某处使用的 LCG 都使用 2 的幂作为其模数（这使得找到合适的参数变得更加困难，但速度要快得多）。
Java 指定的模数正好为 (2**48)-1，所有 Java 标准实现都必须完全使用它，所以我看不出“在某处使用的大多数 LCG”必须用case做——java.Random有它自己非常精确的规则。