Алгоритмы рандома

В этой статье вы увидите самые разнообразные велосипеды алгоритмы для генерации случайных чисел.

Про что статья

Про алгоритмы генерирующие псевдослучайные числа, которые отличаются между собой качеством результата и скоростью исполнения. Статья будет полезна тем, кто хочет получить высокопроизводительную генерацию чисел в своих программах или разработчикам софта для микроконтроллеров и старых платформ по типу ZX Spectrum или MSX.

C++ rand

Первое что узнаёт начинающий программист С++ по теме получения рандома — функция rand, которая генерирует случайное число в пределах от 0 и RAND_MAX. Константа RAND_MAX описана в файле stdlib.h и равна 32'767, но этом может быть не так, например в Linux (см. коммент). Если же rand() в вашем компиляторе генерирует числа в пределах 32'767 (0x7FFF) и вы хотите получить случайное число большого размера, то код ниже можно рассматривать как вариант решения этой проблемы:

int64_t A = rand();
A <<= 15; // сдвиг на 15, так как 7FFF покрывает 15 бит
A |= rand();
A <<= 15;
A |= rand();
A <<= 15;
A |= rand();
A <<= 3;
A |= rand() & 0b111; // дополнительные 3 случайных бита

Реализация функции rand в старом C была проста и имела следующий вид:

static unsigned long int next = 1;

int rand()
{
  next = next * 1103515245 + 12345;
  return (unsigned int)(next / 65536) % 32768;
}

Данная реализация имела не очень хорошее распределение чисел и ныне в C++ улучшена. Так же стандартная библиотека C++ предлагает дополнительные способы получения случайного числа, о которых ниже.

С++11 STL random

Данный сорт рандома появился в C++11 и представляет из себя следующий набор классов: minstd_rand, mt19937, ranlux, knuth_b и разные их вариации.

Чтобы последовательность случайных чисел не повторялась при каждом запуске программы, задают «зерно» псевдослучайного генератора в виде текущего времени или, в случае с некоторыми ретро (и не только) играми — интервалы между нажатиями клавиш с клавиатуры/джойстика. Библиотека random же предлагает использовать std::random_device для получения зерна лучше чем от time(NULL), однако в случае с компилятором MinGW в Windows функция практически не работает так как надо. До сих пор…

// пример, как это использовать:
#include <random>
#include <ctime>

std::mt19937 engine; // mt19937 как один из вариантов
engine.seed(std::time(nullptr));
/*
на случай, если у вас UNIX-чё-то или компилятор не MinGW
std::random_device device;
engine.seed(device());
*/
int val = engine(); // так получать рандом

Некоторые из алгоритмов в STL random могут работать быстрее чем rand(), но давать менее качественную последовательность случайных чисел.

PRNG — Pseudo-random Numbers Generator

Можете считать это название — синонимом линейного конгруэнтного метода. PRNG алгоритмы похожи на реализацию rand в C и отличаются лишь константами.

unsigned PRNG()
{
  static unsigned seed = 1; // зерно не должно быть 0
  seed = (seed * 73129 + 95121) % 100000;
  return seed;
}

PRNG алгоритмы быстро работают и легки в реализации на многих языках, но не обладают большим периодом.

XorShift

Алгоритм имеющий множество вариаций отличающихся друг от друга периодом и используемыми регистрами. Подробности и разновидности XorShift'а можете посмотреть на Википедии или Хабре. Приведу один из вариантов с последовательностью 2 в 128-й степени.

struct seed_t
{
  unsigned x = 1; // начальные значения могут быть любыми
  unsigned y = 123;
  unsigned z = 456;
  unsigned w = 768;
};

unsigned XorShift128()
{
  static seed_t s;
  unsigned t = s.x^(s.x<<11);
  s.x = s.y;
  s.y = s.z;
  s.z = s.w;
  s.w = (s.w^(s.w>>19)) ^ (t^(t>>8));
  return s.w;
}

Данный генератор очень хорош тем, что в нём вообще нет операций деления и умножения — это может быть полезно на процессорах и микроконтроллерах в которых нету ассемблерных инструкций деления/умножения (PIC16, Z80, 6502).

8-bit рандом в эмуляторе z26

Z26 это эмулятор старенькой приставки Atari2600, в коде которого можно обнаружить рандом ориентированный на работу с 1-байтовыми регистрами.

// P2_sreg - static uint8_t
void P2_Read_Random()
{
  P2_sreg =
    (((((P2_sreg & 0x80) >> 7) ^
       ((P2_sreg & 0x20) >> 5)) ^
      (((P2_sreg & 0x10) >> 4) ^
       ((P2_sreg & 0x08) >> 3))) ^ 1) |
        (P2_sreg << 1);
  DataBus = P2_sreg;
}

Однажды мне пришлось сделать реализацию этого алгоритма для z80:

Компактный рандом для Z80 от Joe Wingbermuehle

Если вам интересно написание программ под машины с зилогом, то представляю вашему вниманию алгоритм от Joe Wingbermuehle (работает только на зилоге):

; By Joe Wingbermuehle
; a res 1 byte - out val
; rdseed res 1 byte - need for rand. != 0
rand8:
        exx
        ld      hl,(rdseed)
        ld      a,r
        ld      d,a
        ld      e,(hl)
        add     hl,de
        add     a,l
        xor     h
        ld      (rdseed),hl
        exx
        ret

Генератор рандома в DOOM

В исходниках игры Дум есть такой интересный файл под названием m_random.c (см. код), в котором описана функция «табличного» рандома, то есть там вообще нет никаких формул и магии с битовыми сдвигами.

Приведу более компактный код наглядно показывающий работу этой функции.

const uint8_t random_map[] =
{
  4,  1,   63, 3,
  64, 22,  54, 2,
  0,  52,  75, 34,
  89, 100, 23, 84
};

uint8_t get_random()
{
  static uint8_t index = 0;
  index = (index + 1) & 0xF; // 0xF, потому что столько значений в random_map
  return random_map[index];
}

Конечно же это ни какой не рандом и последовательность случайных чисел легко предугадать даже на уровне интуиции в процессе игры, но работает всё это крайне быстро. Если вам не особо важна криптографическая стойкость и вы хотите что-то быстро генерирующее «типа-рандом», то эта функция для вас. Кстати в Quake3 рандом выглядит просто — rand()&0x7FFF.

RDRAND

Некоторые современные процессоры способны генерировать случайные числа с помощью одной ассемблерной команды — RDRAND. Для использования этой функции в C++ вы можете вручную прописать нужные инструкции ассемблерными вставками или же в GCC подключить файл immintrin.h и выбрать любую из вариаций функции _rdrandXX_step, где XX означает число бит в регистре и может быть равно 16, 32 или 64.

#include <immintrin.h>

unsigned val;
_rdrand32_step(&val);

Если вы увидите ошибку компиляции, то это значит, что вы не включили флаг -mrdrnd или ваш компилятор/процессор не поддерживает эту инструцию. Возможно это самый быстрый генератор случайных чисел, но есть вопросы в его криптографической стойкости, так что думайте.

Концовка

Класс std::minstd_rand из библиотеки STL random работает быстрее обыкновенного rand() и может стать его альтернативной заменой, если вас не особо волнует длинна периода в minstd. Возможны различия в работе этих функций в Windows и Unix'ах.

Инфа по теме

• Статья рассказывающая о C++11 random и некоторых особенностях работы с ним: Генерация случайных чисел в Modern C++
• Какие вообще есть генераторы в STL random. ссыль
• Вики статья про XorShift с разными реализациями: тык
• Гит эмулятора z26. Код рандома в файле c_pitfall2.c: гит
• Генератор рандома в Думчике: гит

P.S. Моя первая статья. Напишите что лишнее, чего добавить/убавить