python的random模組函數分析（一）

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random是python產生偽隨機數的模組，隨機種子預設為系統時鐘。下面分析模組中的方法：

1.random.randint(start,stop):

這是一個產生整數隨機數的函數，參數start代表最小值，參數stop代表最大值，兩端的數值都可以取到；

函數演算法時間複雜度：O（1）
核心原始碼：
return self.randrange(a, b+1)   # 由randrange函數封裝而來
例子：

1 for i in range(20):2 　　print(rm.randint(0, 10), end=‘ ‘)

2.random.randrange(start,stop,step):
也是一個隨機整數函數，參數可選；

當只有一個參數時，預設隨機範圍0到該參數，前閉後開；兩個參數，最小值和最大值，前閉後開；三個參數，最小值，最大值和步長，前閉後開。

演算法時間複雜度：O（1）
核心原始碼：
return istart + istep*self._randbelow(n)    # 該函數由_randbelow函數封裝得到
例子：

1 for i in range(10):2 　　print(random.randrange(10)) # 產生0到10（不包括）的隨機數3 　　print(random.randrange(5,10)) # 產生5到10（不包括）的隨機數4 　　print(random.randrange(5,100,5)) # 產生5到100（不包括）範圍內的5的倍數的隨機數

 

3.choice(seq):

一個隨機播放函數，seq是一個非空的集合，在集合中隨機播放一個元素輸出，元素的類型沒有限制。
核心原始碼：
i = self._randbelow(len(seq))    # 由_randbelow函數得到隨機的下標
return seq[i]
時間複雜度：O（1）
例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3]]2 for j in range(10):3 　　print(rm.choice(list3),end=" ")

 

4.random():

這個函數形成從0.0到1.0之間的任意浮點數，左閉右開，沒有參數。
例子：

1 for j in range(10):2 　　print(rm.random(),end=" ")

 

5.send(n=None):

一個可以對隨機數產生器進行初始化的函數，n代表隨機種子；當n=None時，隨機種子為系統時間，當n為其他的資料，如int，str等，則以提供的資料作為隨機種子，此時產生的隨機數列固定。

例子：

1 rm.seed("hdsfsf")2 for i in range(20): # 無論啟動多少次程式，輸出的序列不變3 　　print(rm.randint(0, 10), end=‘ ‘)

 

6.getstate()和setstate(state)：

getstate()函數用來記錄隨機數產生器的狀態，setstate(state)函數用來將產生器恢複到上次記錄的狀態。
例子：

1 tuple1 = rm.getstate() # 記錄產生器的狀態2 for i in range(20):3 　　print(rm.randint(0, 10), end=‘ ‘)4 print()5 rm.setstate(tuple1) # 傳入參數後恢複之前的狀態6 for j in range(20):7 　　print(rm.randint(0, 10), end=‘ ‘) # 兩組輸出的結果一樣

 

7.shuffle(seq,random=None):

對傳入的集合進行亂序操作。只能針對可變序列，如字串、列表，對於元組等不可變序列會報錯，random用來選擇亂序操作的方式，如：random=random。
核心原始碼：

for i in reversed(range(1, len(x)))：j = randbelow(i+1)x[i], x[j] = x[j], x[i]

時間複雜度：O（n）
例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3]]2 print(list3)3 rm.shuffle(list3, random=None)4 print(list3)

 

8.sample(population, k)：

population參數是一個序列，如列表、元組、集合、字串等；從集合中隨機抽取K個元素形成新的序列，不會改變原有的序列。

核心原始碼：

for i in range(k):j = randbelow(n) # 使用randbelow函數獲得一個隨機整數while j in selected: # 對取得的隨機數去重j = randbelow(n)selected_add(j)result[i] = population[j] # 賦值

最壞時間複雜度：O（n*n）
例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3], 2, 2, 8]2 print(list3)3 list1 = rm.sample(list3, 4)4 print(list1)

 

9.uniform(a, b):

產生參數a到b之間的浮點數的函數，如果a > b,則產生b到a之間的浮點數。
核心源碼：
return a + (b-a) * self.random()    # random函數的一個封裝
時間複雜度：O（1）
例子：

1 for i in range(10):2 　　print(rm.uniform(10, 1))

 

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