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 v zadnjem času priljubljenost. Je bil največkrat uporabljen pri nagradnih igrah v socialna omrežja, med uporabniki.

Priljubljen je tudi na drugih področjih. Imamo tudi gesla in številke.

Naš spletni generator naključnih števil.

Našega generatorja naključnega izbiranja ni treba prenesti na vaš osebni računalnik. Vse se zgodi v načinu spletnega generatorja številk. Samo določite parametre, kot so: spletni obseg številk, v katerem bodo številke izbrane naključno. Navedite tudi število številk, ki bodo izbrane.

Na primer, imate skupino VKontakte. V skupini boste osvojili 5 nagrad med številom udeležencev, ki bodo ponovno objavili objavo. S posebno aplikacijo smo prejeli seznam udeležencev. Vsakemu je bila dodeljena lastna serijska številka za spletne številke.

Zdaj gremo na naš spletni generator in navedemo obseg številk (število udeležencev). Na primer, nastavili smo, da je potrebnih 5 številk na spletu, saj imamo 5 nagrad. Zdaj kliknite gumb za ustvarjanje. Nato na spletu dobimo 5 naključnih števil, od 1 do vključno 112. 5 številk, ustvarjenih 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 številke na spletu izdane naključno. Se pravi, na to ni mogoče vplivati, niti izračunati, katera številka bo naslednja. Kaj pomeni reči, pošten in zanesljiv, in uprava, ki podeljuje nagrade z uporabo našega brezplačnega generatorja, je poštena in spodobna v osebi udeležencev tekmovanja. In če ste v dvomih glede katere koli odločitve, potem lahko uporabite naše

Zakaj je generator naključnih števil najboljši?

Bistvo je v tem generator številk na spletu na voljo v kateri koli napravi in ​​vedno na spletu. Povsem pošteno lahko ustvarite poljubno število za katero koli idejo, ki jo imate. In uporabite isto za projekt generator naključnih števil na spletu. Še posebej, če morate na spletu določiti zmagovalca igre ali druge številke. Bistvo je v tem generator naključnih števil generira poljubna števila popolnoma naključno brez algoritmov. V bistvu je enako kot pri številkah.

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 dobiti naključni rezultat, ki ga potrebujete. Ne samo, da imamo generator naključnih števil vendar ga potrebujejo tudi mnogi in vam bo zagotovo pomagal zadeti na loteriji. Pravi spletni generator naključnih števil za loterije je absolutna naključnost. Kar vam lahko zagotovi naše spletno mesto.

Naključna številka na spletu

Če iščete naključno število na spletu, smo ta vir ustvarili samo za vas. Algoritme nenehno izboljšujemo. Tukaj boste dobili pravega generator naključnih števil. Zagotovil bo vse potrebe, kot je 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 popolnoma naključno izbere številke. Ni pomembno, kateri dan ali uro imate v računalniku. To je prava slepa izbira. Naključni generator preprosto premeša vse številke v naključnem vrstnem redu. Nato med njimi naključno izbere število naključnih števil, ki jih določite. 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 resnično naključna izbira. Zaščiteni ste pred kakršnimi koli vplivi na izbiro naključne številke. S snemanjem procesa naključnega spletnega izbora zmagovalca na video. To je vse kar potrebuješ. Organizirajte pošteno žrebanje na spletu 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. Veliko število možnosti vam bo omogočilo, da izberete zahtevano število naključnih števil ter določite končne in začetne vrednosti.

Navodila za spletni generator števil (randomizator):

Privzeto je v generator naključnih števil vneseno 1 število. Če spremenite nastavitve aplikacije, lahko hkrati ustvarite do 250 naključnih števil. Najprej morate nastaviti obseg. Največja vrednost števila je 9.999.999.999, kar omogoča razvrščanje števil v padajočem, naraščajočem ali naključnem vrstnem redu.

Za prikaz rezultata lahko uporabite različna ločila: podpičje, vejico in presledek. Poleg tega lahko pride do ponovitev. Možnost »Izključi ponovitve« vam bo omogočila, da se znebite podvajanj. Povezavo do opravljenih izračunov lahko pošljete tudi 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? Predstavljajte si vprašanje za intervju – napišite svoj generator naključnih števil v nekaj vrsticah kode. Torej, kaj je to, nesreča in ali jo je mogoče predvideti?

Zelo me navdušujejo razne IT uganke in naloge in ena izmed teh nalog je generator naključnih števil. Običajno v svojem Telegram kanalu analiziram vse vrste ugank in različnih nalog iz intervjujev. Problem generatorja naključnih števil je postal zelo priljubljen in želel sem ga ohraniti v globinah enega od avtoritativnih virov informacij - to je tukaj na Habréju.

To gradivo bo uporabno za vse tiste front-end razvijalce in Node.js razvijalce, ki so na vrhu tehnologije in želijo vstopiti v blockchain projekt/startup, kjer celo front-end razvijalcem postavljajo vprašanja o varnosti in kriptografiji, na vsaj na osnovni ravni.

Generator psevdonaključnih števil in generator naključnih števil

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

Generator psevdonaključnih števil uporablja eno samo seme, zato je njegova psevdonaključnost, medtem ko Generator naključnih števil vedno ustvari naključno število tako, da začne z visokokakovostno naključno spremenljivko, ki je črpana 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 postopek pridobivanja števil v celoti iz neke vrste hrupa, zmožnost izračuna, ki se nagiba k ničli. Hkrati ima RNG določene algoritme za izravnavo porazdelitve.

Pridemo do lastnega algoritma 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 generira zaporedje 01010101010101... in ga sploh ne moremo imenovati psevdonaključno. Da bi bil generator naključen, mora prestati naslednji bitni test. Ampak mi nimamo takšne naloge. Kljub temu lahko tudi brez kakršnih koli testov napovemo naslednje zaporedje, kar pomeni, da takšen algoritem ni primeren, vendar smo v pravi smeri.

Kaj pa, 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 števil Pi, ki se začnejo z neke neznane točke. Primer takega algoritma z zaporedjem, ki temelji na PI, in spremenljivim modulom:

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 števk 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 kazati številke od 0 do 9.

V numerični predstavitvi lahko vzamemo ne število Pi, ampak čas in to število obravnavamo kot zaporedje števil, in da se zaporedje ne bo vsakič ponovilo, ga bomo brali 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; pustimo 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)

To že izgleda kot generator psevdonaključnih števil. In isti Math.random() je PRNG, o tem bomo govorili malo kasneje. Še več, vsakič dobimo drugo prvo številko. Pravzaprav lahko s temi preprostimi primeri razumete, kako delujejo bolj zapleteni generatorji naključnih števil.

In obstajajo celo že pripravljeni algoritmi. Kot primer si poglejmo enega od njih — to je linearni kongruentni PRNG (LCPRNG).

seme proizvaja različna zaporedja naključnih števil. Primer implementacije takega algoritma v JavaScript:<30; i++) console.log(rand())
Const a = 45; const c = 21; konst m = 67; var seme = 2; const rand = () => seme = (a * seme + c) % m; za (naj i=0; i

Mnogi programski jeziki uporabljajo LCPRNG (vendar ne ravno ta 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 so te lastnosti lahko plus. Na primer, za različne posebne učinke in grafične animacije boste morda morali pogosto klicati naključno. In tu je pomembna porazdelitev pomenov in uspešnost! Varni algoritmi se ne morejo pohvaliti s hitrostjo.

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

Kako deluje Math.random().
Toda za razliko od Math.random() PRNG je ta metoda zelo intenzivna. Dejstvo je, da ta generator uporablja sistemske klice v OS za dostop do virov entropije (mac naslov, CPE, temperatura itd...).