Unknown - haskell-notes

функции next мы можем получить обновлённый генератор и случайное целое число:

next ::g ->( Int, g)

Не правда ли этот тип очень похож на тип результата функций с состоянием. В качестве состояния теперь

выступает генератор случайных чисел g. Это поведение описывается классом RandomGen:

class RandomGeng where

next

::g ->( Int, g)

split

::g ->(g, g)

ge тRange ::g ->( Int, Int)

Функция next обновляет генератор и возвращает случайное значение типа Int. Функция split раска-

лывает один генератор на два. Функция genRange возвращает диапазон значений генерируемых случайных

чисел. Первое значение в паре результата genRange должно быть всегда меньше второго. Для этого класса

определён один экземпляр, это тип StdGen. Мы можем создать первый генератор по целому числу с помощью

функции mkStdGen:

mkStdGen :: Int -> StdGen

Давайте посмотрим как это происходит в интерпретаторе:

Типичные задачи IO | 133

Prelude> :m System.Random

Prelude System.Random> letg0 =mkStdGen 0

Prelude System.Random> let(n0, g1) =next g0

Prelude System.Random> let(n1, g2) =next g1

Prelude System.Random>n0

2147482884

Prelude System.Random>n1

2092764894

Мы создали первый генератор, а затем начали получать новые. Для того, чтобы получать новые случайные

числа, нам придётся таскать везде за собой генератор случайных чисел. Мы можем обернуть его в функцию

с состоянием и пользоваться методами классов Functor, Applicativeи Monad. Обновление генератора будет

происходить за ширмой, во время применения функций. Но у нас есть и другой путь.

Вместо монады Stateмы можем воспользоваться монадой IO. Если нам лень определять генератор слу-

чайных чисел, мы можем попросить компьютер определить его за нас. В этом случае мы взаимодействуем с

компьютером, мы запрашиваем глобальное для системы случайное значение, поэтому возвращаемое значе-

ние будет завёрнуто в тип IO. Для этого определены функции:

getStdGen :: IO StdGen

newStdGen :: IO StdGen

Функция getStdGen запрашивает глобальный для системы генератор случайных чисел. Функция

newStdGen не только запрашивает генератор, но также и обновляет его. Мы пользуемся этими функци-

ями так же как и mkStdGen, только теперь мы спрашиваем первый аргумент у компьютера, а не передаём его

вручную. Также есть ещё одна полезная функция:

getStdRandom

::( StdGen ->(a, StdGen)) -> IOa

Посмотрим, что получится, если передать в неё функцию next:

Prelude System.Random>getStdRandom next

1386438055

Prelude System.Random>getStdRandom next

961860614

И не надо обновлять никаких генераторов. Но вместо одного неудобства мы получили другое. Теперь

значение завёрнуто в оболочку IO.

Генератор StdGenделает случайные числа из диапазона всех целых чисел. Что если мы хотим получить

только числа из некоторого интервала? И как получить случайные значения других типов? Для этого суще-

ствует класс Random. Он является удобной надстройкой над классом RandomGen. Посмотрим на его основные

методы:

class Randoma where

randomR :: RandomGeng =>(a, a) ->g ->(a, g)

random

:: RandomGeng =>g ->(a, g)

Метод randomR принимает диапазон значений, генератор случайных чисел и возвращает случайное число

из указанного диапазона и обновлённый генератор. Метод random является синонимом метода next из класса

RandomGen, только теперь мы можем получать не только целые числа.

Есть и дополнительные методы. Есть методы, которые позволяют генерировать список всех возможных

случайных значений для данного генератора:

randomRs :: RandomGeng =>(a, a) ->g ->[a]

randoms

:: RandomGeng =>g ->[a]

За счёт лени мы будем получать новые значения по мере необходимости.

randomRIO

::(a, a) -> IOa

randomIO

:: IOa

Эти функции выполняют тоже, что и основные функции класса, но им не нужен генератор случайных

чисел, они создают его с помощью функции getStdRandom. Экземпляры Randomопределены для Bool, Char,

Double, Float, Intи Integer. Например так мы можем подбросить кости десять раз:

134 | Глава 8: IO

Prelude System.Random>fmap (take 10 .randomRs (1, 6)) getStdGen