rand（）在小范围内再次给出相同的数字

我正在尝试制作一种游戏，其中有20x20的网格，并显示一个玩家（P），一个目标（T）和三个敌人（X）。所有这些都有一个X和Y坐标，使用分配rand()。问题是，如果我尝试在游戏中获得更多积分（补充能量等），则它们会与一个或多个其他积分重叠，因为范围很小（包括1到20）。

这些是我的变量以及如何为它们分配值：（COORD是一个struct只有X和Y的a）

const int gridSize = 20;
COORD player;
COORD target;
COORD enemy1;
COORD enemy2;
COORD enemy3;

//generate player
srand ( time ( NULL ) );
spawn(&player);
//generate target
spawn(&target);
//generate enemies
spawn(&enemy1);
spawn(&enemy2);
spawn(&enemy3);

void spawn(COORD *point)
{
    //allot X and Y coordinate to a point
    point->X = randNum();
    point->Y = randNum();
}

int randNum()
{
    //generate a random number between 1 and gridSize
    return (rand() % gridSize) + 1;
}

我想在游戏中添加更多内容，但是这样做时重叠的可能性会增加。有没有什么办法解决这一问题？

尽管抱怨rand()并推荐更好的RNG 的用户对随机数的质量是正确的，但他们也没有把握更大的前景。随机数流中的重复是不可避免的，这是生活中的事实。这是生日问题的教训。

在20 * 20 = 400个可能的产卵位置的网格上，即使仅产卵24个实体，也将期望有一个重复的产卵点（50％概率）。对于50个实体（仍然仅占整个网格的12.5％），重复的可能性超过95％。您必须处理冲突。

有时您可以一次绘制所有样本，然后可以使用随机播放算法绘制n保证有区别的项目。您只需要生成所有可能性的列表。如果可能性的完整列表太大而无法存储，则您可以像现在一样一次生成一个生成位置（只是使用更好的RNG），并在发生碰撞时简单地重新生成。即使可能会发生一些冲突，即使大多数网格都已填充，也不会连续发生多次冲突。

如果您始终希望避免在已经分配给其他位置的位置中播放新实体，则可以对过程进行些微更改。这样可以保证唯一的位置，但是需要更多的开销。步骤如下：

1. 设置对地图上所有可能位置的引用的集合（对于20x20地图，这将是400个位置）
2. 从这个集合400中随机选择一个位置（rand（）可以正常工作）
3. 从可能的位置集合中删除此可能性（因此，现在有399种可能性）
4. 重复直到所有实体都具有指定位置

只要您从要选择的集合中删除位置，第二个实体就不会有可能收到相同的位置（除非您一次从多个线程中选择位置）。

现实世界中的类似情况是从一副纸牌中抽出一张纸牌。目前，您正在对牌组进行混洗，抽出一张牌并将其标记下来，然后将抽出的纸牌放回牌组中，重新混洗并再次抽签。上面的方法跳过将卡放回卡座的过程。

与rand() % n不理想有关

做的rand() % n分布不均匀。您将获得不成比例的某些值，因为值的数量不是20的倍数

接下来，rand()通常是线性同余生成器（还有很多其他生成器，只是这是最有可能实现的一种-参数不理想（有很多选择参数的方式））。最大的问题是，其中的低位（使用% 20类型表达式获得的位）通常不是那么随机。我记得一个rand()从年前从哪里交替的最低位1到0每个调用rand()-这不是很随机的。

从rand（3）手册页中：

Linux C库中rand（）和srand（）的版本使用相同的版本
随机数生成器为random（）和srandom（），因此低阶
位应与高阶位一样随机。但是，在较老的
rand（）实现，以及当前在不同实现上的实现
系统中，低阶位的随机性远低于高阶位
顺序位。不要在打算用于
需要良好的随机性时可移植。

现在，这可能已经成为历史，但是很有可能仍然有一个糟糕的rand（）实现隐藏在堆栈中的某个位置。在这种情况下，它仍然很适用。

要做的事情是实际上使用一个好的随机数库（给出好的随机数），然后在所需范围内索取随机数。

良好的随机数位代码示例（从链接的视频中的13:00开始）

#include <iostream>
#include <random>
int main() {
    std::mt19937 mt(1729); // yes, this is a fixed seed
    std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 99);
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        std::cout << dist(mt) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

比较一下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main() {
    srand(time(NULL));
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        printf("%d ", rand() % 100);
    }
    printf("\n");
}

运行这两个程序，并比较输出中出现（或不出现）某些数字的频率。

相关视频：rand（）被认为有害

rand（）的某些历史方面会导致Nethack中的错误，您应该在自己的实现中进行观察和考虑：

• Nethack RNG问题

  Rand（）是Nethack随机数生成的非常基本的功能。Nethack使用它的方式是错误的，或者有人可能认为lrand48（）会产生糟糕的伪随机数。（但是，lrand48（）是使用已定义的PRNG方法的库函数，任何使用该函数的程序都应考虑该方法的弱点。）

  漏洞是Nethack依赖于lrand48（）结果的低位（有时仅与rn（2）中的情况一样）。因此，整个游戏中的RNG效果不佳。在用户动作引入进一步的随机性之前（即在角色生成和一级创建中），这一点尤其明显。

尽管上述内容来自2003年，但仍应牢记这一点，因为并非所有运行您预期游戏的系统都是具有良好rand（）函数的最新Linux系统。

如果您只是为自己执行此操作，则可以通过编写一些代码并使用ent测试输出来测试随机数生成器的性能。

关于随机数的性质

对于“随机”还有其他的解释，它们并不是完全随机的。在随机数据流中，很可能两次获得相同的数字。如果您掷硬币（随机），很有可能连续获得两个头。或掷两次骰子，并连续两次获得相同的数字。或旋转轮盘并在那里获得两次相同的数字。

数字分布

播放歌曲列表时，人们希望“随机”表示不会连续播放同一首歌曲或歌手。让播放列表连续播放两次《甲壳虫乐队》被视为“不是随机的”（尽管它是随机的）。对于四首歌曲的播放列表总共播放了八次的感觉：

1 3 2 4 1 2 4 3

比以下内容更“随机”：

1 3 3 2 1 4 4 2

有关歌曲“随机播放 ”的更多信息：如何随机播放歌曲？

重复值

如果您不想重复值，则应考虑使用其他方法。生成所有可能的值，然后将它们洗牌。

如果您正在呼叫rand()（或任何其他随机数生成器），则将其替换。您总是可以两次获得相同的号码。一种选择是一次又一次地扔掉这些值，直到您选择了一个符合要求的值为止。我将指出，这具有不确定的运行时，并且有可能您会陷入无限循环的情况，除非您开始进行更复杂的回溯。

列出并选择

另一种选择是生成所有可能有效状态的列表，然后从该列表中选择一个随机元素。查找房间中所有符合条件的空位，然后从该列表中随机选择一个。然后一次又一次地做，直到完成。

随机播放

另一种方法是重新整理，就像是一副纸牌。首先处理房间中的所有空白点，然后开始处理空白点，一次一次地分配给每个要求空白点的规则/流程，开始分配它们。当卡片用完或事情不再需要它们时，您就完成了。

以前的答案中已经引用了此问题的最简单解决方案：它是在您的400个单元格中的每一个旁边创建一个随机值列表，然后对该随机列表进行排序。您的单元格列表将作为随机列表进行排序，并且这种方式将被改组。

该方法的优点是完全避免了随机选择的单元的重叠。

缺点是您必须在每个单元格的单独列表中计算一个随机值。因此，您宁愿在游戏开始时也不要这样做。

以下是如何执行此操作的示例：

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

#define NUMBER_OF_SPAWNS 20
#define WIDTH 20
#define HEIGHT 20

typedef struct _COORD
{
  int x;
  int y;
  _COORD() : x(0), y(0) {}
  _COORD(int xp, int yp) : x(xp), y(yp) {}
} COORD;

typedef struct _spawnCOORD
{
  float rndValue;
  COORD*coord;
  _spawnCOORD() : rndValue(0.) {}
} spawnCOORD;

struct byRndValue {
  bool operator()(spawnCOORD const &a, spawnCOORD const &b) {
    return a.rndValue < b.rndValue;
  }
};

int main(int argc, char** argv)
{
  COORD map[WIDTH][HEIGHT];
  std::vector<spawnCOORD>       rndSpawns(WIDTH * HEIGHT);

  for (int x = 0; x < WIDTH; ++x)
    for (int y = 0; y < HEIGHT; ++y)
      {
        map[x][y].x = x;
        map[x][y].y = y;
        rndSpawns[x + y * WIDTH].coord = &(map[x][y]);
        rndSpawns[x + y * WIDTH].rndValue = rand();
      }

  std::sort(rndSpawns.begin(), rndSpawns.end(), byRndValue());

  for (int i = 0; i < NUMBER_OF_SPAWNS; ++i)
    std::cout << "Case selected for spawn : " << rndSpawns[i].coord->x << "x"
              << rndSpawns[i].coord->y << " (rnd=" << rndSpawns[i].rndValue << ")\n";
  return 0;
}

结果：

root@debian6:/home/eh/testa# ./exe 
Case selected for spawn : 11x15 (rnd=6.93951e+06)
Case selected for spawn : 14x1 (rnd=7.68493e+06)
Case selected for spawn : 8x12 (rnd=8.93699e+06)
Case selected for spawn : 18x13 (rnd=1.16148e+07)
Case selected for spawn : 1x0 (rnd=3.50052e+07)
Case selected for spawn : 2x17 (rnd=4.29992e+07)
Case selected for spawn : 9x14 (rnd=7.60658e+07)
Case selected for spawn : 3x11 (rnd=8.43539e+07)
Case selected for spawn : 12x7 (rnd=8.77554e+07)
Case selected for spawn : 19x0 (rnd=1.05576e+08)
Case selected for spawn : 19x14 (rnd=1.10613e+08)
Case selected for spawn : 8x2 (rnd=1.11538e+08)
Case selected for spawn : 7x2 (rnd=1.12806e+08)
Case selected for spawn : 19x15 (rnd=1.14724e+08)
Case selected for spawn : 8x9 (rnd=1.16088e+08)
Case selected for spawn : 2x19 (rnd=1.35497e+08)
Case selected for spawn : 2x16 (rnd=1.37807e+08)
Case selected for spawn : 2x8 (rnd=1.49798e+08)
Case selected for spawn : 7x16 (rnd=1.50123e+08)
Case selected for spawn : 8x11 (rnd=1.55325e+08)

只需更改NUMBER_OF_SPAWNS即可获得或多或少的随机单元格，这不会更改任务所需的计算时间。