Brojevi nas okružuju od rođenja i igraju važnu ulogu u životu. Mnogima je i sam posao povezan s brojevima; neki se oslanjaju na sreću, ispunjavajući srećke brojevima, dok im drugi pridaju čak i mistično značenje. Na ovaj ili onaj način, ponekad ne možemo bez korištenja programa kao što je generator slučajnih brojeva.

Na primjer, morate organizirati nagradnu igru ​​među pretplatnicima svoje grupe. Naš generator pomoći će vam da brzo i pošteno odaberete dobitnike slučajni brojevi online. Samo trebate, primjerice, postaviti potreban broj nasumičnih brojeva (na temelju broja dobitnika) i maksimalni raspon (na temelju broja sudionika, ako su im brojevi dodijeljeni). Prijevara je u ovom slučaju potpuno isključena.

Ovaj program također može poslužiti kao generator slučajnih brojeva za loto. Na primjer, kupili ste listić i želite se potpuno osloniti na slučajnost i sreću u odabiru brojeva. Tada će vam naš nasumični alat za brojeve pomoći da popunite srećka.

Kako generirati slučajni broj: upute

Program za odabir slučajnih brojeva Djeluje vrlo jednostavno. Ne morate ga čak ni preuzimati na svoje računalo - sve se radi u prozoru preglednika u kojem je ova stranica otvorena. Nasumični brojevi se generiraju u skladu sa zadanim brojem brojeva i njihovim rasponom - od 0 do 999999999.

Da biste generirali broj na mreži, trebate:

1. Odaberite raspon u kojem želite rezultat. Možda želite odrezati brojeve do 10 ili, recimo, 10 000;
2. Eliminirajte ponavljanja - odabirom ove opcije natjerat ćete **randomizator brojeva** da vam ponudi samo jedinstvene kombinacije unutar određenog raspona;
3. Odaberite broj brojeva – od 1 do 99999;
4. Kliknite gumb "Generiraj brojeve".

Bez obzira na to koliko brojeva želite dobiti kao rezultat, generator prostih brojeva će proizvesti cijeli rezultat odjednom i možete ga vidjeti na ovoj stranici listanjem kroz polje s brojevima pomoću miša ili touchpada.

Sada možete koristiti gotove brojeve onako kako vam je potrebno. Iz polja s brojem možete kopirati rezultat za objavu u grupi ili poslati poštom. A kako rezultat ne bi izazivao nikakve sumnje, napravite snimku zaslona ove stranice na kojoj će biti jasno vidljivi parametri randomizatora brojeva i rezultati programa. Brojke u polju je nemoguće mijenjati pa je mogućnost manipulacije isključena. Nadamo se da su vam naša web stranica i generator slučajnih brojeva pomogli.

Predao online generator slučajni brojevi rade na temelju generatora pseudo-slučajnih brojeva s uniformnom distribucijom ugrađenom u JavaScript. Generiraju se cijeli brojevi. Prema zadanim postavkama, 10 nasumičnih brojeva izlazi u rasponu 100...999, brojevi odvojeni razmacima.

Osnovne postavke generatora slučajnih brojeva:

• Broj brojeva
• Raspon brojeva
• Tip separatora
• Uključivanje/isključivanje funkcije uklanjanja ponavljanja (duplikata brojeva)

Ukupan broj je formalno ograničen na 1000, a najviše 1 milijarda. Opcije razdjelnika: razmak, zarez, točka-zarez.

Sada točno znate gdje i kako dobiti besplatni niz nasumičnih brojeva u određenom rasponu na Internetu.

Mogućnosti primjene za generator slučajnih brojeva

Generator slučajnih brojeva (RNG u JS s ravnomjernom distribucijom) bit će koristan stručnjacima za SMM i vlasnicima grupa i zajednica na društvenim mrežama Instagram, Facebook, VKontakte, Odnoklassniki za određivanje dobitnika lutrija, natjecanja i izvlačenja nagrada.

Generator nasumičnih brojeva omogućuje izvlačenje nagrada među proizvoljnim brojem sudionika s određenim brojem dobitnika. Natječaji se mogu održavati bez repostova i komentara - sami postavljate broj sudionika i interval za generiranje nasumičnih brojeva. Na ovoj stranici možete dobiti skup nasumičnih brojeva online i besplatno, a ne morate instalirati nikakvu aplikaciju na svoj pametni telefon ili program na svom računalu.

Također, online generator slučajnih brojeva može se koristiti za simulaciju bacanja novčića ili kocke. Međutim, imamo posebne specijalizirane usluge za te slučajeve.

Molimo pomozite servisu jednim klikom: Recite svojim prijateljima o generatoru!

Online generator brojeva u 1 klik

Generator slučajnih brojeva, koji je predstavljen na našoj web stranici, vrlo je zgodan. Na primjer, može se koristiti u nagradnim igrama i lutriji za određivanje pobjednika. Pobjednici se određuju na ovaj način: program proizvodi jedan ili više brojeva u bilo kojem rasponu koji ste odredili. Lažni rezultati mogu se odmah isključiti. I zahvaljujući tome, pobjednik se određuje poštenim izborom.

Ponekad je potrebno dobiti određeni broj slučajnih brojeva odjednom. Na primjer, želite ispuniti srećku "4 od 35", vjerujući slučaju. Možete provjeriti: ako bacite novčić 32 puta, koja je vjerojatnost da će se pojaviti 10 preokreta u nizu (glavi/repi mogu biti dodijeljeni brojevi 0 i 1)?

Slučajni broj online video upute - randomizer

Naš generator brojeva vrlo je jednostavan za korištenje. Ne zahtijeva preuzimanje programa na vaše računalo - može se koristiti online. Da biste dobili broj koji vam je potreban, morate postaviti raspon slučajnih brojeva, količinu i po želji razdjelnik brojeva te eliminirati ponavljanja.

Za generiranje nasumičnih brojeva u određenom frekvencijskom rasponu:

• Odaberite raspon;
• Navedite broj slučajnih brojeva;
• Funkcija “Razdjelnik brojeva” služi za ljepotu i praktičnost njihovog prikaza;
• Ako je potrebno, omogućite/onemogućite ponavljanja pomoću potvrdnog okvira;
• Pritisnite gumb "Generiraj".

Kao rezultat toga, dobit ćete nasumične brojeve u zadanom rasponu. Rezultat generatora brojeva moguće je kopirati ili poslati e-poštom. Najbolje bi bilo snimiti screenshot ili video ovog procesa generiranja. Naš randomizer će riješiti svaki vaš problem!

Jeste li se ikada zapitali kako funkcionira Math.random()? Što je slučajni broj i kako se dobiva? Zamislite pitanje za intervju - napišite svoj generator slučajnih brojeva u nekoliko redaka koda. Dakle, što je to, nesreća i je li ju moguće predvidjeti?

Jako me fasciniraju razne informatičke zagonetke i zadaci, a jedan od tih zadataka je i generator slučajnih brojeva. Obično na svom Telegram kanalu analiziram razne vrste zagonetki i raznih zadataka iz intervjua. Problem generatora slučajnih brojeva stekao je veliku popularnost i želio sam ga ovjekovječiti u dubinama jednog od autoritativnih izvora informacija - to jest ovdje na Habréu.

Ovaj će materijal biti koristan svim onim front-end programerima i Node.js programerima koji su na vrhuncu tehnologije i žele ući u blockchain projekt/startup, gdje se čak i front-end programerima postavljaju pitanja o sigurnosti i kriptografiji, na barem na osnovnoj razini.

Generator pseudoslučajnih brojeva i generator slučajnih brojeva

Da bismo dobili nešto slučajno, potreban nam je izvor entropije, izvor nekog kaosa iz kojeg ćemo generirati slučajnost.

Ovaj izvor se koristi za akumuliranje entropije i zatim dobivanje početne vrijednosti (seed), koja je neophodna za generatore slučajnih brojeva (RNG) za generiranje slučajnih brojeva.

Generator pseudoslučajnih brojeva koristi jednu početnu vrijednost, otuda njegova pseudoslučajnost, dok Generator slučajnih brojeva uvijek generira slučajni broj, imajući na početku visokokvalitetni slučajna varijabla, koji je preuzet iz različitih izvora entropije.

Entropija je mjera nereda. Informacijska entropija je mjera nesigurnosti ili nepredvidivosti informacije.

Ispada da nam je za stvaranje pseudoslučajnog niza potreban algoritam koji će generirati određeni niz na temelju određene formule. Ali takav se slijed može predvidjeti. Međutim, zamislimo kako bismo mogli napisati vlastiti generator slučajnih brojeva da nemamo Math.random()

PRNG ima neki algoritam koji se može reproducirati.
RNG je proces dobivanja brojeva u potpunosti iz neke vrste šuma, sposobnost izračunavanja koja teži nuli. Istodobno, RNG ima određene algoritme za izjednačavanje distribucije.

Smišljamo vlastiti PRNG algoritam

Generator pseudoslučajnih brojeva (PRNG) je algoritam koji generira niz brojeva čiji su elementi gotovo neovisni jedni o drugima i pridržavaju se zadane distribucije (obično uniformne).

Možemo uzeti niz nekih brojeva i iz njih uzeti modul broja. Najjednostavniji primjer koji vam pada na pamet. Moramo razmisliti koji slijed uzeti i modul iz čega. Ako samo izravno od 0 do N i modul 2, dobit ćete generator od 1 i 0:

Funkcija* rand() ( const n = 100; const mod = 2; neka je i = 0; while (true) ( ​​​​prinos i % mod; if (i++ > n) i = 0; ) ) neka je i = 0; for (neka x od rand()) ( if (i++ > 100) break; console.log(x); )
Ova funkcija generira niz 01010101010101... i ne može se čak ni nazvati pseudoslučajnim. Da bi generator bio slučajan, mora proći sljedeći bitni test. Ali mi nemamo takav zadatak. Ipak, čak i bez ikakvih testova možemo predvidjeti sljedeći niz, što znači da takav algoritam nije prikladan, ali u dobrom smo smjeru.

Što ako uzmemo neki dobro poznati ali nelinearni niz, na primjer broj PI. A kao vrijednost za modul nećemo uzeti 2, već nešto drugo. Možete čak razmišljati o promjeni vrijednosti modula. Niz znamenki u Pi smatra se nasumičnim. Generator može raditi pomoću brojeva Pi počevši od neke nepoznate točke. Primjer takvog algoritma, s nizom temeljenim na PI i varijabilnim modulom:

Const vektor = [...Math.PI.toFixed(48).replace(".","")]; funkcija* rand() (za (neka je i=3; i<1000; i++) { if (i >99) i = 2; za (neka je n=0; n

Ali u JS-u, PI broj može biti prikazan samo do 48 znamenki i ne više. Stoga je još uvijek lako predvidjeti takav niz, a svako pokretanje takvog generatora uvijek će proizvesti iste brojeve. Ali naš generator je već počeo pokazivati ​​brojeve od 0 do 9.

Dobili smo generator brojeva od 0 do 9, ali distribucija je vrlo neravnomjerna i svaki put će generirati isti niz.

Možemo uzeti ne broj Pi, već vrijeme u numeričkom prikazu i taj broj promatrati kao niz brojeva, a kako bismo osigurali da se niz ne ponavlja svaki put, čitat ćemo ga od kraja. Ukupno će naš algoritam za naš PRNG izgledati ovako:< vector.length) yield (vector[n] % i); vector = newNumVector(); } } // TEST: let i = 0; for (let x of rand()) { if (i++ >Funkcija* rand() ( let newNumVector = () => [...(+new Date)+""].reverse(); let vector = newNumVector(); let i=2; while (true) ( ​​​​if ( i++ > 99) i = 2; neka je n=-1;
100) prekid;

console.log(x) Ovo već izgleda kao generator pseudoslučajnih brojeva. I isti Math.random() je PRNG, o tome ćemo malo kasnije. Štoviše, svaki put dobivamo drugačiji prvi broj. Zapravo na ovim jednostavni primjeri

Možete razumjeti kako rade složeniji generatori slučajnih brojeva.

Linearni kongruentni PRNG (LCPRNG) je uobičajena metoda za generiranje pseudoslučajnih brojeva. Nije kriptografski jak. Ova se metoda sastoji od izračunavanja članova linearnog rekurentnog niza po modulu nekog prirodnog broja m, danog formulom. Rezultirajući niz ovisi o izboru početnog broja — tj. sjeme. Na različita značenja sjeme proizvodi različite nizove slučajnih brojeva. Primjer implementacije takvog algoritma u JavaScriptu:

Konst a = 45; const c = 21; const m = 67; var sjeme = 2; const rand = () => sjeme = (a * sjeme + c) % m; za (neka je i=0; i<30; i++) console.log(rand())
Mnogi programski jezici koriste LCPRNG (ali ne baš ovaj algoritam(!)).

Kao što je gore spomenuto, takav se slijed može predvidjeti. Dakle, zašto nam je potreban PRNG? Ako govorimo o sigurnosti, onda je PRNG problem. Ako govorimo o drugim zadacima, onda ova svojstva mogu biti plus. Na primjer, za razne specijalne efekte i grafičke animacije, možda ćete morati često pozivati ​​nasumično. I tu je važna distribucija značenja i izvedba! Sigurni algoritmi ne mogu se pohvaliti brzinom.

Drugo svojstvo je ponovljivost. Neke implementacije vam omogućuju da navedete početnu vrijednost, a to je vrlo korisno ako se niz mora ponavljati. Reprodukcija je, na primjer, potrebna u testovima. I postoje mnoge druge stvari koje ne zahtijevaju siguran RNG.

Kako funkcionira Math.random().

Metoda Math.random() vraća pseudo-slučajni broj s pomičnim zarezom iz raspona = crypto.getRandomValues(new Uint8Array(1)); console.log(rvalue)
Ali, za razliku od Math.random() PRNG, ova metoda zahtijeva vrlo velike resurse. Činjenica je da ovaj generator koristi sistemske pozive u OS-u za pristup izvorima entropije (mac adresa, CPU, temperatura, itd...).

Imamo niz brojeva koji se sastoji od praktički neovisnih elemenata koji se pokoravaju zadanoj distribuciji. U pravilu, ravnomjerna raspodjela.

Nasumične brojeve u Excelu možete generirati na različite načine i načine. Razmotrimo samo najbolje od njih.

Funkcija slučajnih brojeva u Excelu

1. Funkcija RAND vraća nasumični, ravnomjerno distribuirani realni broj. Bit će manji od 1, veći ili jednak 0.
2. Funkcija RANDBETWEEN vraća nasumični cijeli broj.

Pogledajmo njihovu upotrebu s primjerima.

Uzorkovanje nasumičnih brojeva pomoću RAND-a

Ova funkcija ne zahtijeva argumente (RAND()).

Za generiranje slučajnog realnog broja u rasponu od 1 do 5, na primjer, upotrijebite sljedeću formulu: =RAND()*(5-1)+1.

Vraćeni slučajni broj ravnomjerno se raspoređuje u intervalu.

Svaki put kada se radni list izračuna ili se promijeni vrijednost u bilo kojoj ćeliji na radnom listu, vraća se novi slučajni broj. Ako želite spremiti generiranu populaciju, možete zamijeniti formulu njezinom vrijednošću.

1. Pritisnite ćeliju s nasumičnim brojem.
2. Na traci formule odaberite formulu.
3. Pritisnite F9. I ULAZI.

Provjerimo ujednačenost distribucije slučajnih brojeva iz prvog uzorka pomoću histograma distribucije.

Raspon okomitih vrijednosti je frekvencija. Horizontalno - "džepovi".



Funkcija RANDBETWEEN

Sintaksa za funkciju RANDBETWEEN je (donja granica; gornja granica). Prvi argument mora biti manji od drugog. U suprotnom će funkcija izbaciti pogrešku. Pretpostavlja se da su granice cijeli brojevi. Formula odbacuje razlomački dio.

Primjer korištenja funkcije:

Slučajni brojevi s preciznošću 0,1 i 0,01:

Kako napraviti generator slučajnih brojeva u Excelu

Napravimo generator slučajnih brojeva koji generira vrijednost iz određenog raspona. Koristimo formulu poput: =INDEX(A1:A10,INTEGER(RAND()*10)+1).

Napravimo generator slučajnih brojeva u rasponu od 0 do 100 u koracima od 10.

Morate odabrati 2 nasumične s popisa tekstualnih vrijednosti. Pomoću funkcije RAND uspoređujemo tekstualne vrijednosti u rasponu A1:A7 sa slučajnim brojevima.

Upotrijebimo funkciju INDEX da odaberemo dvije nasumične tekstualne vrijednosti s izvornog popisa.

Za odabir jedne slučajne vrijednosti s popisa upotrijebite sljedeću formulu: =INDEX(A1:A7,RANDBETWEEN(1,COUNT(A1:A7))).

Generator slučajnih brojeva normalne distribucije

Funkcije RAND i RANDBETWEEN proizvode nasumične brojeve s ravnomjernom distribucijom. Bilo koja vrijednost s istom vjerojatnošću može pasti u donju granicu traženog raspona iu gornju. To rezultira velikim rasponom od ciljane vrijednosti.

Normalna distribucija podrazumijeva da je većina generiranih brojeva blizu ciljanog broja. Prilagodimo formulu RANDBETWEEN i stvorimo niz podataka s normalnom distribucijom.

Trošak proizvoda X je 100 rubalja. Cijela proizvedena serija slijedi normalnu distribuciju. Slučajna varijabla također slijedi normalnu distribuciju vjerojatnosti.

Pod takvim uvjetima, prosječna vrijednost raspona je 100 rubalja. Generirajmo niz i izgradimo grafikon s normalnom distribucijom sa standardnim odstupanjem od 1,5 rubalja.

Koristimo funkciju: =NORMINV(RAND();100;1.5).

Excel je izračunao koje su vrijednosti unutar raspona vjerojatnosti. Budući da je vjerojatnost proizvodnje proizvoda s cijenom od 100 rubalja maksimalna, formula pokazuje vrijednosti blizu 100 češće od ostalih.

Prijeđimo na crtanje grafa. Prvo morate napraviti tablicu s kategorijama. Da bismo to učinili, podijelimo niz u razdoblja:

Na temelju dobivenih podataka moći ćemo generirati dijagram s normalnom distribucijom. Os vrijednosti je broj varijabli u intervalu, os kategorije su razdoblja.