c언어 랜덤함수 예제

피해야 할 한 가지 유혹은 임의의 값을 다시 사용하는 것입니다. 예를 들어 임의의 x를 선택하고 x, x+1, x+2 등을 시도하여 임의의 소수를 찾으려고 하면 소수에 도달할 때까지 일부 소수가 다른 소수보다 올라올 가능성이 높습니다. 초기 비어 있는 이진 검색 트리에 n 요소를 임의의 순서로 삽입하고 재조정하지 않는다고 가정합니다. 그런 다음 각 요소는 루트가 될 가능성이 동일하고 루트보다 적은 모든 요소는 왼쪽 하위 트리에서 끝나고 루트보다 큰 모든 요소는 오른쪽 하위 트리에서 끝나며 여기서 다시 분할됩니다. 이것은 정확히 quicksort에서 일어나는 것이므로 트리의 구조는 quicksort 실행의 구조를 정확히 반영합니다. 특히 노드의 평균 깊이는 O(log n)로 조정된 이진 트리와 동일한 예상 검색 비용을 제공합니다. /dev/random 및 /dev/urandom 모두 키 입력 사이의 시간 또는 하드 디스크 회전 속도의 작은 변형과 같이 컴퓨터의 물리적으로 임의의 속성에서 임의비트를 파생시됩니다. 둘 사이의 차이점은 /dev/urandom 항상 당신에 게 몇 가지 무작위 보이는 비트를 줄 것 이다, 그것은 암호화 의사 난수 생성기를 사용 하 여 여분의 것 들을 생성 하는 경우에, 동안 /dev/random 그것은 사실 확신 하는 비트만 줄 것 이다 임의의. 컴퓨터가 초당 정품 임의 비트의 소수만 생성하기 때문에 너무 자주 읽으면 /dev/random이 풀을 소모한다는 의미일 수 있습니다. 이 경우 풀이 다시 채워질 때까지 /dev/random에 대한 읽기가 차단됩니다(입력이 없는 터미널을 읽는 것과 같습니다).

건너뛰기 목록의 요소당 공간도 p에 따라 달라집니다. 모든 요소에는 레벨 0에 하나 이상의 나가는 포인터가 있으며 평균적으로 정확히 1/(1-p) 예상 포인터가 있습니다. 따라서 p를 조정하여 공간 비용을 조정할 수도 있습니다. 예를 들어 공간이 프리미엄인 경우 p = 1/10을 설정하면 노드당 평균 10/9 포인터가 생성되며 링크된 목록보다 훨씬 많지는 않지만 O(log n) 검색 시간은 계속 됩니다. 무작위화는 해시 테이블에서도 유용할 수 있습니다. 해시 테이블을 작성할 때 해시 함수에 의존하여 배열의 인덱스에 잘못된 입력 분포를 분산하고 있습니다. 그러나 고정 된 해시 함수의 경우 최악의 경우 모든 키가 동일한 위치에 해시되는 입력을 얻을 수 있습니다. 범용 해싱(카터와 웨그먼, 1979년)은 임의로 해시 함수를 선택하여 이 문제를 해결합니다. 우리는 여전히 운이 좋지 않고 해시 함수가 모든 값을 동일한 위치에 해시할 수 있지만, 이제 는 난수 생성기에서 대적 대신 우리에게 좋은 것을 얻으려고 의존하고 있습니다. 또한 사용 중인 해시 함수가 나쁘다는 것을 알게 되면 새로운 무작위 해시 함수를 다시 해시할 수도 있습니다. 함수 무작위화는 난수 생성기를 초기화하는 데 사용됩니다. 당신이 그것을 사용하지 않는 경우, 당신은 당신이 프로그램을 실행할 때마다 동일한 난수를 얻을 것이다.

dict.c, dict.h, test_dict.c, Makefile.dict: dict.c, dict.h, test_dict.c: 이 해시 함수를 사용하는 C/HashTable에서 Dict 해시 테이블의 수정된 버전이 여기에 제공됩니다. 무작위화는 알고리즘 디자인의 기본 기술으로 알고리즘의 평균 대/소문자 동작이 최악의 경우 동작보다 더 나은 경우 프로그램을 빠르게 실행할 수 있습니다. 또한 엔터테인먼트와 도박 모두에서 게임에 많이 사용됩니다. 후자의 응용 프로그램은 프로그래머가 잘못된 코드 http://www.zdnet.co.uk/news/security-management/1999/11/11/comdex-99-the-mysterious-death-of-larry-volk-2075068/ 작성하기 위해 살해되는 유일한 알려진 예를 제공합니다. 난수 생성입니다.

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