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线性反馈移位寄存器与梅森旋转算法
今天主要是来研究梅森旋转算法,它是用来产生伪随机数的,实际上产生伪随机数的方法有非常多种,比方线性同余法,
平方取中法等等。可是这些方法产生的随机数质量往往不是非常高,而今天介绍的梅森旋转算法能够产生高质量的伪随
机数,而且效率高效,弥补了传统伪随机数生成器的不足。梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数,由
此命名为梅森旋转算法。常见的两种为基于32位的MT19937-32和基于64位的MT19937-64。
因为梅森旋转算法是利用线性反馈移位寄存器(LFSR)产生随机数的,所以我们先来认识线性反馈移位寄存器。
首先,移位寄存器包含两个部分
(1)级,每一级包括一个比特,比方11010110是一个8级的移位寄存器产生的
(2)反馈函数,线性反馈移位寄存器的反馈函数是线性的,非线性反馈移位寄存器的反馈函数是非线性的
一个级的移位寄存器产生的序列的最大周期为,当然这个最大周期跟反馈函数有非常大关系,线性反馈函数实
际上就是这个级的移位寄存器选取“某些位”进行异或后得到的结果,这里的“某些位”的选取非常重要,得到线性反
馈函数之后,把这个移位寄存器的每次向右移动一位,把最右端的作为输出,把“某些位”的异或结果作为输入放到最
左端的那位,这样全部的输出相应一个序列,这个序列叫做M序列,是最长线性移位寄存器序列的简称。
上面“某些位”的选取问题还没有解决,那么应该选取哪些位来进行异或才干保证最长周期为,这是一个非常重要
的问题。选取的“某些位”构成的序列叫做抽头序列,理论表明,要使LFSR得到最长的周期,这个抽头序列构成的多
项式加1必须是一个本原多项式,也就是说这个多项式不可约,比方。
以下以一个4位的线性反馈移位寄存器为例说明它的工作原理。
假设的值各自是1 0 0 0,反馈函数选取,那么得到例如以下序列
能够看出周长为15。在这一个周期里面涵盖了开区间内的全部整数,而且都是没有固定顺序出现的,有非常好
的随机性。
之前说过,梅森旋转算法的周期为,那么说明它是一个19937级的线性反馈移位寄存器,实际上基于32位
的MT19937-32仅仅须要用到32位,那么为什么要选择周长为的算法呢? 那是由于这样做随机性非常好。
梅森旋转算法是基于线性反馈移位寄存器的一直进行移位旋转,周期为一个梅森素数,果然是名副其实。
代码:
#include <iostream> #include <string.h> #include <stdio.h> #include <time.h> using namespace std; bool isInit; int index; int MT[624]; //624 * 32 - 31 = 19937 void srand(int seed) { index = 0; isInit = 1; MT[0] = seed; for(int i=1; i<624; i++) { int t = 1812433253 * (MT[i-1] ^ (MT[i-1] >> 30)) + i; MT[i] = t & 0xffffffff; //取最后的32位 } } void generate() { for(int i=0; i<624; i++) { // 2^31 = 0x80000000 // 2^31-1 = 0x7fffffff int y = (MT[i] & 0x80000000) + (MT[(i+1) % 624] & 0x7fffffff); MT[i] = MT[(i + 397) % 624] ^ (y >> 1); if (y & 1) MT[i] ^= 2567483615; } } int rand() { if(!isInit) srand((int)time(NULL)); if(index == 0) generate(); int y = MT[index]; y = y ^ (y >> 11); y = y ^ ((y << 7) & 2636928640); y = y ^ ((y << 15) & 4022730752); y = y ^ (y >> 18); index = (index + 1) % 624; return y; } int main() { srand(0); //设置随机种子 int cnt = 0; for(int i=0; i<1000000; i++) { if(rand() & 1) cnt++; } cout<<cnt / 10000.0<<"%"<<endl; return 0; }
实际上在非常多语言中的随机数函数都已经採用了梅森旋转法实现,比方Python中的随机数模块random就是採用了梅
森旋转算法来产生伪随机数列,C++11中也有梅森旋转算法实现的随机数生成器。
梅森旋转算法在信息指纹技术中的应用
在百度或者Google这种搜索引擎中,爬虫要对爬取的网页进行判重,这个是通过信息指纹来实现的。详细来说就
是把每个网址随机地映射到128位二进制,这样每个网址仅仅占用16个字节的空间,这个128位的随机数就是这个
网址的信息指纹,能够证明,仅仅要产生的随机数足够好,那么就能够保证差点儿不可能有两个网址的信息指纹同样,就
如同不可能有两个人的指纹同样一样,而梅森旋转算法是产生高质量伪随机数的算法。