随机码算法

‘壹’ 有哪些随机数算法呢

1、数值概率算法：用于数值问题的求解。所得到的解几乎都是近似解，近似解的精度
随着计算时间的增加而不断地提高。
2、拉斯维加斯算法（LasVegas）：要么给出问题的正确答案，要么得不到答案。反复求解多次，可
使失效的概率任意小。
3、蒙特卡罗算法（MonteCarlo）：总能得到问题的答案，偶然产生不正确的答案。重复运行，每一次
都进行随机选择，可使不正确答案的概率变得任意小。
4、舍伍德算法（Sherwood）：很多具有很好的平均运行时间的确定性算法，在最坏的情况下性能很
坏。引入随机性加以改造，可以消除或减少一般情况和最坏情况的差别。

‘贰’ 求随机数常用算法

一般随机数都不是完全随机的，你在一个程序里两次调用系统的随机函数，你会发现是一样的！
给你个思路，用系统函数得到当前进程的开始时间，然后处理这个时间，算法想怎么写就怎么写，因为每次程序运行时间的不一样的，所以得到的随机数就“随机”了，很多随机函数都是这么做的！

‘叁’ 如何快速生成随机数 RSA算法

可以采用32bit RSA算法
设A从2~(N-1)
C=（A EXP D) mod N
满足如下条件：
D是素数，N是两个素数(P,Q)之积，
(D * E) mod ((P-1) * (Q-1))=1
因为：若
C=(A EXP D)mod N
有：
A=(C EXP E) mod N
所以，C与A 一一对应。
所以，对于A=2~(N-1),有不重复，无遗漏的伪随机码C。
凡是稍微扯上一点数学，尤其是高等数学的问题，我等泛泛之辈看起来就有点费劲，这里虽然文字不长，但是还得慢慢来看。
这里面RSA算法是密码学三大算法之一(RSA、MD5、DES)，是一种不对称密码算法。说如果满足条件：D是素数，N是两个素数(P,Q)之积，(D * E) mod ((P-1) * (Q-1))=1，那么存在C与A（范围从2到N－1）一一对应，且C＝(A EXP D)mod N。A是一个有顺序的数，C就是一个看似无规律的伪随机数。Mod运算表示求模，例如7Mod3=1。意思是7除以3余1。类似地8Mod3=2,9Mod3=0。EXP表示前面数的后面数次方，AEXPD表示A的D次方。这两个运算清楚了，其它的也就没什么困难的了，*是乘法的意思，大多数理科生都清

‘肆’ 8位长度随机密码生产等算法原理

请问您想问的是8位长度随机密码生产等算法原理是什么吗？8位长度随机密码生产等算法原理：生成的随机数序列应是均匀的，即0和1出现的概率大致相等，序列中的任何子序列都不能由其他子序列推导出来，随机数中的任何一部分都不能通过预测得出正确结果，即预测结果是无效的。

‘伍’ 随机算法原理

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详解各种随机算法
2018-02-06阅读 1.4K0
转自：JarvisChu

之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类：

1、数值概率算法

用于数值问题的求解，通常是近似解

2、蒙特卡洛算法Monte Carlo

能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解；

3、拉斯维加斯算法 Las Vegas

不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次数达到某个阈值。所以，如果能得到解，一定是正确解。

4、舍伍德算法 Sherwood

利用随机算法改造已有算法，使得算法的性能尽量与输入数据无关，即平滑算法的性能。它总能求得问题的一个解，且求得的解总是正确的。

随机数

概述

计算机产生的随机数都是伪随机数，通过线性同余法得到。

方法：产生随机序列


d称为种子；m取值越大越好；m，b互质，常取b为质数；

‘陆’ 随机数算法是什么

在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。有关如何产生随机数的理论有许多如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。下面讲一讲在C语言里所提供的随机数发生器的用法。现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand（）和srand（）函数。这二个函数的工作过程如下：”）首先给srand（）提供一个种子，它是一个unsignedint类型，其取值范围从0～65535；2）然后调用rand（），它会根据提供给srand（）的种子值返回一个随机数（在0到32767之间）3）根据需要多次调用rand（），从而不间断地得到新的随机数；4）无论什么时候，都可以给srand（）提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand（）的输出结果。这个过程看起来很简单，问题是如果你每次调用srand（）时都提供相同的种子值，那么，你将会得到相同的随机数序列，这时看到的现象是没有随机数，而每一次的数都是一样的了。例如，在以17为种子值调用srand（）之后，在首次调用rand（）时，得到随机数94。在第二次和第三次调用rand（）时将分别得到26602和30017，这些数看上去是很随机的（尽管这只是一个很小的数据点集合），但是，在你再次以17为种子值调用srand（）后，在对于rand（）的前三次调用中，所得的返回值仍然是在对94，26602，30017，并且此后得到的返回值仍然是在对rand（）的第一批调用中所得到的其余的返回值。因此只有再次给srand（）提供一个随机的种子值，才能再次得到一个随机数。下面的例子用一种简单而有效的方法来产生一个相当随机的“种子”值－－－－当天的时间值：g＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌椋铮瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌欤椋猓瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦穑澹螅瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦椋恚澹猓瑁Γ纾簦弧。觯铮椋洹。恚幔椋睿ǎ觯铮椋洌。。椋睿簟。椋弧。酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簟。螅澹澹洌郑幔欤弧。螅簦颍酰悖簟。簦椋恚澹狻。簦椋恚澹拢酰妫弧。妫簦椋恚澹ǎΓ幔恚穑唬簦椋恚澹拢酰妫弧。螅澹澹洌郑幔欤剑ǎǎǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫簦椋恚澹Γ幔恚穑唬埃疲疲疲疲。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚蕖。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚弧。螅颍幔睿洌ǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦螅澹澹洌郑幔欤弧。妫铮颍ǎ椋剑埃唬椋Γ欤簦唬保埃唬椋。穑颍椋睿簦妫ǎΓ瘢酰铮簦唬ィ叮洌Γ＃梗玻唬睿Γ瘢酰铮簦籦egjrand（））；｝上面的程序先是调用＿ftime（）来检查当前时间yc并把它的值存入结构成员timeBuf．time中wae当前时间的值从1970年1月1日开始以秒计算aeh在调用了＿ftime（）之后在结构timeBuf的成员millitm中还存入了当前那一秒已经度过的毫秒数，但在DOS中这个数字实际上是以百分之一秒来计算的。然后，把毫秒数和秒数相加，再和毫秒数进行异或运算。当然也可以对这两个结构成员进行更多的计算，以控制se．．．．．．余下全文＞＞

‘柒’ 随机算法的基本概念

随机算法是算法本身包含了随机数生成器的算法。根据《算法导论（中文第二版）》描述，在进行算法分析的时，有时可以在获得了一定输入分布信息之后对输入的分布进行一定的假定，在此基础上进行平均情况分析得到算法的时间复杂度。然而有时候无法获得输入分布的信息，这时可以在算法本身增加一定的随机性，继而实现对算法进行平均情况分析。通过设计随机算法有效地避免较多的较坏情况输入的出现，从而提高算法的平均情况下的性能。

‘捌’ 随机数算法是什么

在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。有关如何产生随机数的理论有许多如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。下面讲一讲在C语言里所提供的随机数发生器的用法。现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand（）和srand（）函数。这二个函数的工作过程如下：”）首先给srand（）提供一个种子，它是一个unsignedint类型，其取值范围从0～65535；2）然后调用rand（），它会根据提供给srand（）的种子值返回一个随机数（在0到32767之间）3）根据需要多次调用rand（），从而不间断地得到新的随机数；4）无论什么时候，都可以给srand（）提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand（）的输出结果。这个过程看起来很简单，问题是如果你每次调用srand（）时都提供相同的种子值，那么，你将会得到相同的随机数序列，这时看到的现象是没有随机数，而每一次的数都是一样的了。例如，在以17为种子值调用srand（）之后，在首次调用rand（）时，得到随机数94。在第二次和第三次调用rand（）时将分别得到26602和30017，这些数看上去是很随机的（尽管这只是一个很小的数据点集合），但是，在你再次以17为种子值调用srand（）后，在对于rand（）的前三次调用中，所得的返回值仍然是在对94，26602，30017，并且此后得到的返回值仍然是在对rand（）的第一批调用中所得到的其余的返回值。因此只有再次给srand（）提供一个随机的种子值，才能再次得到一个随机数。下面的例子用一种简单而有效的方法来产生一个相当随机的“种子”值－－－－当天的时间值：g＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌椋铮瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅簦洌欤椋猓瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦穑澹螅瑁Γ纾簦弧。＃椋睿悖欤酰洌澹Γ欤簦唬螅螅Γ＃矗罚唬簦椋恚澹猓瑁Γ纾簦弧。觯铮椋洹。恚幔椋睿ǎ觯铮椋洌。。椋睿簟。椋弧。酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簟。螅澹澹洌郑幔欤弧。螅簦颍酰悖簟。簦椋恚澹狻。簦椋恚澹拢酰妫弧。妫簦椋恚澹ǎΓ幔恚穑唬簦椋恚澹拢酰妫弧。螅澹澹洌郑幔欤剑ǎǎǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫簦椋恚澹Γ幔恚穑唬埃疲疲疲疲。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚蕖。ǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦簦椋恚澹拢酰妫恚椋欤欤椋簦恚弧。螅颍幔睿洌ǎǎ酰睿螅椋纾睿澹洹。椋睿簦螅澹澹洌郑幔欤弧。妫铮颍ǎ椋剑埃唬椋Γ欤簦唬保埃唬椋。穑颍椋睿簦妫ǎΓ瘢酰铮簦唬ィ叮洌Γ＃梗玻唬睿Γ瘢酰铮簦籦egjrand（））；｝上面的程序先是调用＿ftime（）来检查当前时间yc并把它的值存入结构成员timeBuf．time中wae当前时间的值从1970年1月1日开始以秒计算aeh在调用了＿ftime（）之后在结构timeBuf的成员millitm中还存入了当前那一秒已经度过的毫秒数，但在DOS中这个数字实际上是以百分之一秒来计算的。然后，把毫秒数和秒数相加，再和毫秒数进行异或运算。当然也可以对这两个结构成员进行更多的计算，以控制se．．．．．．余下全文＞＞