刚学习了lua中的随机数生成，简单谈一下lua随机数学习心得 一开始学习随机数的时候简单的以为lua语言生成随机数很方便，在编写代码后发现确实能生成随机数，但是多运行几次后发现生成的随机数都是一样的，是因为C生成的随机序列是固定的，导致了每次运行时获取的随机数是一样的，如下代码：（PS：下文中都是给出了生成10个随机数的代码）for i=1,10 do
local n = math.ran
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2024-02-17 11:21:30
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Lua 学习本节内容迭代器与泛型fortalbemetatables协程面向对象1. 迭代器与泛型for1.1 范型for为迭代循环处理所有的内容：首先调用迭代工厂；内部保留迭代函数，因此我们不需要 iter 变量；然后在每一个新的迭代处调用迭代器函数；当迭代器返回 nil 时循环结束。
在循环过程中范性 for 在自己内部保存迭代函数，实际上它保存三个值：迭代函数、状态常量、控制变量。范性 fo
这块主要记录Lua语句的写法Lua中除了基本的赋值、控制结构、过程调用语句外，还有一些特殊用法如多重赋值（multiple assignment）和局部变量声明赋值语句多重赋值语句用法:> a,b=10,20
> print(a)
10
> print(b)
20
>在多重赋值语句中，Lua会先将等号右边所有元素都求值完然后依次对左边赋值，并且右边多出来的将会被丢弃。若右边
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2024-04-12 21:05:50
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「这是我参与2022首次更文挑战的第11天，活动详情查看：2022首次更文挑战」 真随机 真随机就是我们通常意义上的随机，每次产生的结果都是根据相关的随机概率独立的，就好像抛硬币，出现正反面的概率都是
原创
2022-04-12 14:46:39
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我们希望建造真随机数组，有两种方法一种是采集，一种是自造。 一、采集法建造真随机数 这需要有产生随机数的物理环境，例如环境噪声，宇宙射线计数等等需要专门的设备在此就不讨论了，利用计算机本身的一些随机事件，也能采集到真随机数，但是效率太低，不能快速的得到大量的随机数，所以不适于应用。 二、自造方法 真随机数并不神秘，只是些分布均匀的乱码而已。要办到这些需要现成的随机源，例如庞大的乱码库，
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2024-09-29 19:05:13
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lua中对table的排序一般是用lua自带的table.sort()函数排序，一般不采用自己写的排序的方式，以下来说一说 table.sort()排序和在工作中遇到的问题 1.排序的方式table.sort(tbl,function(a,b)
return a > b
end) 以上是一个简单的例子，得到的效果是对于待排序的数据的一个升序，你这样认为就是错了，
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2024-08-15 21:38:15
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1、开发缘由这是很久以前的事情了，当时我一直在思考网络世界和现实之间关系的事情，最后得出的结论是网络应该彻底虚拟化，并去思想化。比如，博客应该有随机的博客名，但是内容必须是认真发布的，这更看重实质。虚拟世界应该与现实世界分离，这样反而能保证虚拟世界的真实性。 2、设计思路开始是想做一个文字库，然后用random随机读取其中的几个。后来就发现任何平台都是有这个库的，所以找到了对应的方法。&
# Java中的真随机与伪随机
在编程中，随机数的生成是一个常见且重要的需求。尤其是在游戏开发、加密和模拟等领域，随机数的质量直接影响到应用程序的性能和安全性。在Java编程中，随机数可以大致分为两种类型：真随机数和伪随机数。本文将详细探讨这两种随机数的区别，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解它们的实现和应用。
## 1. 什么是真随机数？
真随机数是完全不可预测的数值，其生成依赖于自然现
1. 什么是真随机数？真随机数有一个非常基本的特征就是不可预测性2.什么是伪随机数大部分程序和语言中的随机数，确实都只是伪随机。是由可确定的函数（常用线性同余），通过一个种子（常用时钟），产生的。这意味着：如果知道了种子，或者已经产生的随机数，都可能获得接下来随机数序列的信息（可预测性）。在java中存在一个Random类，我们查看其源码就能发现，其就是使用的算法来实现的随机数，算法产生的随机数都
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2023-12-31 13:46:22
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# 实现Java真随机函数
## 一、整体流程
首先，我们需要导入Java中的Random类，该类可以帮助我们生成随机数。然后，我们需要使用Random类的方法来生成真随机数。
以下是整体流程的表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 导入Random类
原创
2024-05-23 06:07:21
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# 在Java中使用Linux真实随机数生成器
在许多应用中，随机数的生成是一个重要的组成部分，尤其是在安全性和加密方面。虽然Java本身提供了伪随机数生成器，但在某些情况下，使用操作系统提供的真实随机数更为理想，尤其是在Linux环境中。本文将探讨如何在Java中调用Linux的真实随机数生成器，并提供相关的代码示例。
## 理论背景
伪随机数生成器依赖于算法产生结果，虽然这些结果在统计上
//随机数的种子这样1、 #include <ctime>2、 srand( (unsigned int)time(NULL) );3、 rand()%(GAME_WIDTH - m_enemys[i].m_Rect.width()); ...
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2021-08-06 15:20:00
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# 实现Java random真随机的步骤
## 引言
在Java开发中，随机数生成是一个常见的需求。然而，Java提供的Random类生成的随机数并非真正的随机数，而是伪随机数。在某些场景下，我们需要获得真正的随机数，本文将介绍如何使用Java实现真随机数的生成。
## 流程图
我们首先来看一下实现Java random真随机的整个流程。
```mermaid
gantt
date
原创
2024-01-07 10:46:37
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论坛引用:1.我只要知道伪随机数用的是哪种算法， 就能准确的知道下一个数将是什么 PS:一个相面的如是说. 2.只有量子计算机才能产生真随机数3.用时间做种子是不错的方法,time+CPUID+MAC1 两种方法 java.lang.Math.random() 与 java.util.Random2 java.util.Random的两种构造发发无参： 返回可正可负long：种子&nb
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2023-08-04 12:01:35
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Lua获取随机数函数：math.random ([m, n]) 该函数有三种用法1.random()：返回0到1之间的一个伪随机数 2.random(n)：返回1到n之间的伪随机整数3.random(m, n)：返回m到n之间的伪随机整数比如计算100次1到10的随机数：local res = {}
for var=1, 100 do
local num = m
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2024-03-03 23:05:59
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基于图搜索的路径规划算法主要用于低维度空间上的路径规划问题，它在这类问题中往往具有较好的完备性，但是需要对环境进行完整的建模工作，在高维度空间中往往会出现维数灾难。为了解决这些问题，本文将介绍基于随机采样的路径规划算法。这类算法适用于高维度空间，它们以概率完备性(当时间接近无限时一定有解)来代替完备性，从而提高搜索效率。基于随机采样的路径规划算法又分为单查询算法(single-query path
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2024-03-20 15:26:42
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随机函数1. 概念 ( 随机函数 库函数中系统提供了两个函数用于产生随机数：srand()和rand()。函数原型含义int rand(void)；返回一个[0,RAND_MAX]间的随机整数。void srand(unsigned seed)；参数seed是srand()的种子，用来初始化srand()的起始值。一个最简单的随机函数代码:#include<stdio.h>
#incl
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2024-03-20 11:59:41
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引言随机数已经广泛地应用于仿真、信息安全、数值分析、通讯系统、决策、软件测试和游戏等领域[1~3].比如在计算机仿真学中,就是通过建立数学模型、编制程序,运用随机数据对真实系统模拟,研究系统的行为或特性,随机数的生成方法是计算机仿真的基础[4~5].计算机中产生随机数的方法有两种,一是物理方法,也就是一种通过物理过程而不是计算机程序来生成随机数字的方法,通过不断收集非确定性的设备事件,比如物理噪音
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2023-11-29 08:08:23
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什么是伪随机数？ 1.伪随机数是看似随机实质是固定的周期性序列,也就是有规则的随机。 2.只要这个随机数是由确定算法生成的,那就是伪随机,只能通过不断算法优化,使你的随机数更接近随机。 (随机这个属性和算法本身就是矛盾的) 3.通过真实随机事件取得的随机数才是真随机数。Java随机数产生原理：Java的随机数产生是通过线性同余公式产生
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2023-07-22 18:13:21
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前言：随机数是在各种复杂条件下产生的确定值，计算机无法产生真正的随机数，random库产生的是伪随机数，我们也常把伪随机数称为随机数。（以下介绍来自百度百科）伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究
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2024-01-03 19:01:42
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