Мультипликативные линейные конгруэнтные генераторы случайных чисел имеют одну аномалию: они никогда не дают числа 0. (Это объясняется тем, что, во-первых, m представляет собой простое число, во-вторых, a mod m не равно нулю, и, в-третьих, если начальное число не равно нулю, Х(_0_) mod m тоже не равно нулю.) Следовательно, если генераторы никогда не дают числа 0, их нельзя назвать случайными. На практике невозможность генерации нуля, как правило, игнорируется, - в конце концов, в 32-разрядной операционной системе это всего лишь отсутствие всего одного числа из примерно 2 миллиардов.
При реализации минимального стандартного генератора случайных чисел (как, в общем-то, и любого другого) особое внимание необходимо уделить исключению возможности возникновения переполнения, поскольку значение текущего начального числа, умноженное на а, может легко превысить максимально допустимое значение для 32-битного целого числа. Если не позаботиться об исключении переполнения, возможно возникновение ошибок, которые негативно скажутся на достаточно хорошем генераторе случайных чисел. Для обработки случаев переполнения используется метод Шрейга (Schrage) (его описание в этой книге не приводится, но его можно найти в статье Парка и Миллера [16]).
Для сравнения и тестирования различных генераторов случайных чисел будет создана иерархия классов, базовый класс которой будет содержать виртуальный метод, инкапсулирующий основные функциональные возможности генератора, в частности, генерация случайного числа с плавающей запятой в диапазоне от 0 до 1 (мы будем пользоваться переменными типа double). Этот виртуальный метод будет перекрываться в дочерних классах, что позволит генерировать случайное число в соответствии с алгоритмами дочерних классов. В базовом классе метод будет применяться для создания других типов случайных чисел, например, случайных чисел целого типа не больше определенного значения или случайного числа из определенного диапазона.
Наличие иерархии классов генераторов случайных чисел дает еще одно преимущество. Поскольку данные для генератора случайных чисел содержатся исключительно внутри самого объекта, в одном приложении можно будет использовать несколько независимых генераторов. Стандартная функция Random имеет одно и только одно начальное значение, которое будет использоваться для всех вызовов функции в приложении. В ситуации, когда несколько различных процедур прибегают к услугам функции Random, очень сложно получить воспроизводимые результаты, поскольку отдельные вызовы будут влиять на получаемые случайные значения.
Листинг 6.2. Базовый класс генератора случайных чисел
type
TtdBasePRNG = class private
FName : TtdNameString;
protected procedure bError(aErrorCode : integer;
const aMethodName : TtdNameString);
public
function AsDouble : double; virtual;
abstract;
{вернуть случайное число из диапазона от 0 включительно до 1 исключительно}
function AsLimitedDouble(aLower, aUpper : double): double;
{-вернуть случайное число из диапазона от aLower включительно до aUpper исключительно}
function AsInteger(aUpper : integer): integer;
{-вернуть случайное число из диапазона от 0 включительно до aUpper исключительно}
property Name : TtdNameString read FName write FName;
end;
function TtdBasePRNG.AsLimitedDouble(aLower, aUpper : double): double;
begin
if (aLower < 0.0) or (aUpper < 0.0) or (aLower >= aUpper) then
bError(tdeRandRangeError, 'AsLimitedDouble');
Result := (AsDouble * (aUpper - aLower)) + aLower;
end;
function TtdBasePRNG.AsInteger(aUpper : integer): integer;
begin
if (aUpper <= 0) then
bError(tdeRandRangeError, 'AsInteger');
Result := Trunc(AsDouble * aUpper);
end;
procedure TtdBasePRNG.bError(aErrorCode : integer;
const aMethodName : TtdNameString);
begin
raise EtdRandGenException.Create(
FmtLoadStr(aErrorCode,
[UnitName, ClassName, aMethodName, Name]));
end;
В листинге 6.2 приведен код базового класса генератора случайных чисел. В нем определен виртуальный метод AsDouble, который возвращает случайное число X в диапазоне 0< х< 1. Кроме того, в классе объявлены два простых метода, один из которых возвращает случайное число с плавающей запятой из заданного диапазона значений, а второй - из диапазона значений от 0 до некоторой заданной верхней границы (аналогично тому, как функция Random (Limit) использует целое значение Limit). Теперь, когда базовый класс определен, для реализации алгоритма Парка и Миллера можно объявить дочерний класс.
Листинг 6.3. Минимальный стандартный генератор псевдослучайных чисел
type
TtdMinStandardPRNG = class(TtdBasePRNG) private
FSeed : longint;
protected
procedure msSetSeed(aValue : longint);
public
constructor Create(aSeed : longint);
function AsDouble : double; override;
property Seed : longint read FSeed write msSetSeed;
end;
constructor TtdMinStandardPRNG.Create(aSeed : longint);
begin
inherited Create;
Seed := aSeed;
Читать дальше