现在来分析这段程序:程序中定义了一个函数和一个类._int32函数返回某个数与0xFFFFFFFF按位与的结果,其本质上就是截取某个数的二进制位的低32位也可以理解为某个数模232后的结果.MT19937类中需要我们给出一个seed得到一个实例,利用seed我们可以初始化一个624位的状态向量(就是mt),之后生成的随机数操作都是对...
mt[i] = _int32(1812433253 * (mt[i - 1] ^ mt[i - 1] >> 30) + i) return mt mt[i] = _int32(1812433253 * (mt[i - 1] ^ mt[i - 1] >> 30) + i) 乘号后边的部分是可逆的,跟逆向extract_number函数一个道理,能知道高60位数,然后有限次内一定可以还原 而_int32就是取低32位,...
mt19937算法是梅森旋转算法(Mersenne Twister)的变体,是一个伪随机数发生算法,可以产生32位整数序列。具有以下的优点 二、代码实现 32位的MT19937的python代码如下: def _int32(x):returnint(0xFFFFFFFF&x)classMT19937:# 根据seed初始化624的statedef __init__(self, seed):self.mt= [0] *624self.mt[0...
在C++ 里,`std::mt19937` 属于标准库 `<random>` 提供的随机数生成器类,其全称为“Mersenne Twister 19937”,是一种基于梅森旋转算法(Mersenne Twister algorithm)的伪随机数生成器。梅森旋转算法由松本真和西村拓士在 1997 年开发,它能够生成高质量的伪随机数序列,周期极长,达到2^19937-1并且在多个统计测试中...
在C++中,mt19937是一个伪随机数生成器,它是Mersenne Twister算法的一种实现。mt19937的平台相关状态是指该生成器在不同平台上的状态表示方式。 具体来说,mt19937的状态包括624个32位整数,用于存储生成随机数时的中间状态。这些状态值会根据生成的随机数不断更新,以保证生成的随机数序列具有良好的统计特性。
* MT19937 的 Java 实现。用于高效生成伪随机数。 */ public class MTRandom extends Random { // Constants used in the original C implementation private final static int UPPER_MASK = 0x80000000; private final static int LOWER_MASK = 0x7fffffff; ...
MT19937是一种伪随机数生成器算法,它是由Makoto Matsumoto和Takuji Nishimura于1997年发明的。该算法基于线性同余法,具有周期长达2^19937-1,可以生成高质量的随机数序列。MT19937算法的原理主要包括种子生成和随机数生成两个部分。种子生成使用系统时间或其他随机源作为种子,通过一系列的置换和混淆操作,生成状态数组。
一、MT19937代码 二、算法分析 程序定义了一个函数和一个类._int32函数返回特定数与0xFFFFFFFF按位与的结果，实现截取低32位或模运算。MT19937类初始化需要一个seed，生成624位状态向量（mt），通过extract_number函数生成随机数，每生成624个随机数后，状态向量mt进行一次twist操作。三、逆向分析及其...
如上图所示,mt19937的随机数生成器结构首先需要一个uint32的种子,然后生成一个具有624个uint32数组的状态数组。生成状态数组之后,进行一次旋转,最终可以输出624个随机的uint32。然后重复执行旋转操作,就可以得到一个周期为 的随机数生成器了。 对于mt19937整个计算过程来说,虽然比我之前提到过的线性同余法复杂不少,...
鉴于此,我的问题是 如何在 C++ 中简洁、便携和彻底地播种 mt19937 PRNG? 鉴于上述问题,一个很好的答案: 必须完全播种 mt19937/mt19937_64。 不能仅仅依靠 std::random_device 或time(NULL) 作为熵的来源。 不应依赖 Boost 或其他库。 应该适合少量行,以便将其复制粘贴到答案中看起来不错。 想法 我目前的...