Naključna števila od 1 do 20. Excelov generator naključnih števil v funkcijah in analizi podatkov

Jasen in priročen spletni generator številk, ki se uporablja v zadnje čase priljubljenost. Je bila najbolj razširjena v žrebanju nagrad v v socialnih omrežjih, med uporabniki.

Priljubljen je tudi na drugih področjih. Prav tako imamo ali gesla in številke.

Naš spletni generator naključnih števil.

Naš generator naključnega izbiranja ne zahteva, da ga prenesete na svoj osebni računalnik. Vse se zgodi v načinu spletnega generatorja številk. Samo določite parametre, kot so: obseg spletnih številk, v katerem bodo številke naključno izbrane. Določite tudi število številk, ki jih želite izbrati.

Na primer, imate skupino Vkontakte. V skupini žrebate 5 nagrad, med številom sodelujočih, ki ponovno objavijo vnos. S pomočjo posebne aplikacije smo prejeli seznam udeležencev. Vsakemu je bila dodeljena serijska številka za številke na spletu.

Zdaj gremo na naš spletni generator in navedemo obseg številk (število udeležencev). Na primer, zahtevamo, da je na spletu potrebnih 5 številk, saj imamo 5 nagrad. Zdaj pritisnemo gumb za ustvarjanje. Nato na spletu dobimo 5 naključnih števil v razponu od 1 do vključno 112. Ustvarjenih 5 številk na spletu bo ustrezalo serijski številki petih udeležencev, ki so postali zmagovalci žrebanja. Vse je preprosto in priročno.

Še en plus generatorja naključnih števil je, da so vse spletne številke ustvarjene naključno. Se pravi, na to ni mogoče vplivati, niti izračunati, katera številka bo naslednja. Kar ga dela poštenega in zanesljivega, administracija, ki žreba nagrade s pomočjo našega brezplačnega generatorja, pa poštena in spodobna do tekmovalcev. In če ste v dvomih o rešitvi, potem lahko uporabite naše

Zakaj je generator naključnih števil najboljši?

Dejstvo je, da generator številk na spletu na voljo v kateri koli napravi in ​​vedno na spletu. Povsem pošteno lahko ustvarite poljubno število za katero koli svojo idejo. In enako za projekt za uporabo generator naključnih števil na spletu. Še posebej, če morate na spletu določiti zmagovalca igre ali za drugo številko. Dejstvo je, da generator naključnih števil generira poljubna števila popolnoma naključno brez algoritmov. V bistvu je enako za številke.

Brezplačni spletni generator naključnih števil!

Brezplačen spletni generator naključnih števil za vsakogar. Ni vam treba prenesti ali kupiti nobenega generator naključnih števil na spletu za žreb. Samo obiskati morate našo spletno stran in naključno dobiti rezultat, ki ga potrebujete. Imamo ne samo generator naključnih števil potrebujejo pa tudi mnogi, ki vam bodo zagotovo pomagali zadeti na loteriji. Pravi spletni generator naključnih števil za loterije je popolna nesreča. Kar vam naše spletno mesto lahko zagotovi.

Naključna številka na spletu

Če iščete naključno število na spletu, smo ta vir ustvarili samo za vas. Naše algoritme nenehno izboljšujemo. Tukaj postaneš resničen generator naključnih števil. Poskrbel bo za vse potrebe kot naključni generator, ki ga potrebujete popolnoma brezplačno in kadar koli. Z nami ustvarite naključna števila na spletu. Vedno se prepričajte, da je vsako ustvarjeno število popolnoma naključno.

Generator naključnih števil

Naš generator naključnih števil naključno izbere številke popolnoma naključno. Ni pomembno, kateri dan ali uro imate v računalniku. To je prava slepa izbira. Naključni generator preprosto naključno premeša vse številke. In nato med njimi naključno izbere število naključnih števil, ki ste jih določili. Včasih se lahko števila ponavljajo, kar dokazuje popolno naključnost generatorja naključnih števil.

Naključno na spletu

Naključno je najbolj zanesljiva možnost za žreb. Spletni generator je res naključna izbira. Zaščiteni ste pred kakršnimi koli vplivi na izbiro naključnega števila. Snemanje postopka naključnega spletnega izbora zmagovalca na video. To je vse kar potrebuješ. Igrajte poštene spletne potegavščine z našim spletnim generatorjem številk. Dobite zmagovalce in zadovoljne igralce. In veseli smo, da smo vas lahko razveselili z našim naključnim generatorjem.

Če želite ustvariti naključna števila v obsegu, ki ga potrebujete, je najbolje uporabiti spletni generator naključnih števil. Prisotnost velikega števila možnosti vam bo omogočila, da izberete potrebno število naključnih števil ter določite končno in začetno vrednost.

Navodila za spletni generator števil (randomizator):

Privzeto je generator naključnih števil vnesen z 1 številko. Če spremenite nastavitve aplikacije, lahko hkrati ustvarite do 250 naključnih števil. Najprej morate nastaviti obseg. Največja vrednost števila je 9 999 999 999. Generator naključnih števil vam omogoča razvrščanje števil v padajočem, naraščajočem ali naključnem vrstnem redu.

Za prikaz rezultata lahko uporabite različna ločila: podpičje, vejico in presledek. Poleg tega je možna ponovitev. Možnost "Izključi ponovitve" vam bo omogočila, da se znebite podvajanja. Prav tako lahko pošljete povezavo do izračunov, opravljenih prek messengerja ali e-pošte, tako da kopirate "Povezavo do rezultata".

Ste se kdaj vprašali, kako deluje Math.random()? Kaj je naključno število in kako se ga pridobi? In predstavljajte si vprašanje na razgovoru - napišite svoj generator naključnih števil v nekaj vrsticah kode. In kaj je to, nesreča in ali jo je mogoče predvideti?

Zelo me navdušujejo razne IT uganke in uganke in generator naključnih števil je ena izmed takih ugank. Ponavadi v svojem telegram kanalu urejam najrazličnejše uganke in razne naloge iz intervjujev. Težava o generatorju naključnih števil je postala zelo priljubljena in želel sem jo ohraniti v globinah enega od avtoritativnih virov informacij - to je tukaj na Habréju.

To gradivo bo uporabno za vse tiste front-ende in Node.js razvijalce, ki so v ospredju tehnologije in se želijo vključiti v projekt/startup blockchain, kjer se postavljajo vprašanja o varnosti in kriptografiji, vsaj na osnovni ravni. tudi čelni razvijalci.

Generator psevdo naključnih števil in generator naključnih števil

Ta vir se uporablja za kopičenje entropije in nato iz nje pridobivanje začetne vrednosti (začetna vrednost, seme), ki je potrebna za generatorje naključnih števil (RNG) za ustvarjanje naključnih števil.

Generator psevdonaključnih števil uporablja eno samo začetno vrednost, zato je njegova psevdonaključnost, medtem ko Generator naključnih števil vedno ustvari naključno število, začenši z visoko kakovostno naključno vrednostjo, ki je vzeta iz različnih virov entropije.

Entropija - je merilo nereda. Informacijska entropija je merilo negotovosti ali nepredvidljivosti informacij.

PRNG ima nekaj algoritmov, ki jih je mogoče reproducirati.
RNG - je pridobivanje številk v celoti iz kakršnega koli hrupa, zmožnost izračuna, ki teži k ničli. Hkrati ima RNG določene algoritme za izravnavo porazdelitve.

Izumimo lasten algoritem PRNG

Generator psevdonaključnih števil (PRNG) je algoritem, ki generira zaporedje števil, katerih elementi so skoraj neodvisni drug od drugega in upoštevajo dano porazdelitev (običajno enakomerno).

Funkcija* rand() ( const n = 100; const mod = 2; let i = 0; medtem ko (true) ( ​​​​donos i % mod; if (i++ > n) i = 0; ) ) let i = 0; for (naj x od rand()) ( if (i++ > 100) break; console.log(x); )
Ta funkcija za nas generira zaporedje 01010101010101 ... in ga sploh ne moremo imenovati psevdonaključno. Da bi bil generator naključen, mora opraviti test za naslednji bit. Mi pa nimamo takšne naloge. Kljub temu lahko tudi brez kakršnih koli testov napovemo naslednje zaporedje, kar pomeni, da takšen algoritem v čelo ni primeren, a smo na pravi poti.

A kaj, če vzamemo neko znano, a nelinearno zaporedje, na primer število PI. In kot vrednost za modul ne bomo vzeli 2, ampak nekaj drugega. Lahko celo pomislite na spreminjanje vrednosti modula. Zaporedje števk v pi velja za naključno. Generator lahko deluje z uporabo pi, začenši z neznane točke. Primer takega algoritma z zaporedjem, ki temelji na PI, in spremembo modula:

Const vector = [...Math.PI.toFixed(48).replace(".","")]; funkcija* rand() (za (naj i=3; i<1000; i++) { if (i >99) i = 2; za (naj bo n=0; n Toda v JS je številka PI lahko prikazana le do 48 znakov in nič več. Zato je še vedno enostavno predvideti takšno zaporedje in vsak zagon takšnega generatorja bo vedno proizvedel enaka števila. Toda naš generator je že začel prikazovati številke od 0 do 9.

Dobili smo generator števil od 0 do 9, vendar je porazdelitev zelo neenakomerna in bo vsakič ustvaril isto zaporedje.

Ne vzamemo lahko števila Pi, ampak čas v numerični predstavitvi in ​​to število obravnavamo kot zaporedje števk, in da se zaporedje ne bi vsakič ponovilo, ga bomo prebrali od konca. Skupaj bo naš algoritem za naš PRNG videti takole:

Funkcija* rand() ( let newNumVector = () => [...(+nov datum)+""].reverse(); let vector = newNumVector(); let i=2; medtem ko (true) ( ​​​​if ( i++ > 99) i = 2; naj bo n=-1; medtem ko (++n< vector.length) yield (vector[n] % i); vector = newNumVector(); } } // TEST: let i = 0; for (let x of rand()) { if (i++ >100) odmor; console.log(x) )
Zdaj je videti kot generator psevdonaključnih števil. In isti Math.random() - je PRNG, o tem bomo govorili malo kasneje. Še več, vsakokrat je prva številka drugačna.

Pravzaprav lahko na teh preprostih primerih razumete, kako delujejo bolj zapleteni generatorji naključnih števil. In obstajajo celo že pripravljeni algoritmi. Na primer, analizirajmo enega od njih - to je linearni kongruentni PRNG (LCPRNG).

Linearni skladni PRNG

Const a = 45; const c = 21; konst m = 67; varno seme = 2; const rand = () => seme = (a * seme + c) % m; za (naj i=0; i<30; i++) console.log(rand())
Mnogi programski jeziki uporabljajo LCPRNG (vendar ne le tak algoritem (!).

Kot je navedeno zgoraj, je takšno zaporedje mogoče predvideti. Zakaj torej potrebujemo PRNG? Če govorimo o varnosti, potem je PRNG problem. Če govorimo o drugih nalogah, potem lahko te lastnosti  -  igrajo plus. Na primer, za različne posebne učinke in grafične animacije boste morda morali pogosto klicati naključno. In tukaj je pomembna porazdelitev vrednosti in uspešnost! Varnostni algoritmi se ne morejo pohvaliti s hitrostjo.

Druga lastnost - ponovljivost. Nekatere izvedbe vam omogočajo, da določite seme, kar je zelo uporabno, če se mora zaporedje ponoviti. Reprodukcija je na primer potrebna pri testih. Obstaja še veliko drugih stvari, ki ne zahtevajo varnega RNG.

Kako deluje Math.random().

Metoda Math.random() vrne psevdonaključno število s plavajočo vejico iz obsega = crypto.getRandomValues(new Uint8Array(1)); konzolni dnevnik (rvalue)
Toda za razliko od PRNG Math.random() je ta metoda zelo intenzivna. Dejstvo je, da ta generator uporablja sistemske klice v OS za dostop do virov entropije (naslov maka, procesor, temperatura, itd ...).