我知道Object.GetHashCode会根据平台的不同返回相同对象(例如相同的字符串)的不同值。因此,我不能依赖它来进行跨平台的简单哈希。
但是,我能否依赖System.Random?无论我是否在Microsoft .NET / Mono / x86 / x64等上,它是否会产生相同的种子结果?
我知道Object.GetHashCode会根据平台的不同返回相同对象(例如相同的字符串)的不同值。因此,我不能依赖它来进行跨平台的简单哈希。
但是,我能否依赖System.Random?无论我是否在Microsoft .NET / Mono / x86 / x64等上,它是否会产生相同的种子结果?
正如Jeremy在他的答案中提到的那样, 文档说明数字生成器不能保证跨.NET版本一致。
然而,文档还告诉你如何实现你自己的算法。
使用这个方法,我们可以制作自己的随机类,使用已知的固定算法。例如,我们可以查看.Net源代码并实现当前的随机算法,这将允许我们使用您可以通过继承Random类并提供自己的随机数生成算法来实现自己的随机数生成器。要提供自己的算法,您必须重写Sample方法,该方法实现随机数生成算法。您还应该重写Next()、Next(Int32, Int32)和NextBytes方法,以确保它们调用您重写的Sample方法。您不必重写Next(Int32)和NextDouble方法。
ConsistantRandom
类,并确保算法不会改变。using System;
namespace ConsoleApplication1
{
public class ConsistantRandom: Random
{
private const int MBIG = Int32.MaxValue;
private const int MSEED = 161803398;
private const int MZ = 0;
private int inext;
private int inextp;
private int[] SeedArray = new int[56];
public ConsistantRandom()
: this(Environment.TickCount)
{
}
public ConsistantRandom(int seed)
{
int ii;
int mj, mk;
int subtraction = (seed == Int32.MinValue) ? Int32.MaxValue : Math.Abs(seed);
mj = MSEED - subtraction;
SeedArray[55] = mj;
mk = 1;
for (int i = 1; i < 55; i++)
{
ii = (21 * i) % 55;
SeedArray[ii] = mk;
mk = mj - mk;
if (mk < 0) mk += MBIG;
mj = SeedArray[ii];
}
for (int k = 1; k < 5; k++)
{
for (int i = 1; i < 56; i++)
{
SeedArray[i] -= SeedArray[1 + (i + 30) % 55];
if (SeedArray[i] < 0) SeedArray[i] += MBIG;
}
}
inext = 0;
inextp = 21;
}
protected override double Sample()
{
return (InternalSample() * (1.0 / MBIG));
}
private int InternalSample()
{
int retVal;
int locINext = inext;
int locINextp = inextp;
if (++locINext >= 56) locINext = 1;
if (++locINextp >= 56) locINextp = 1;
retVal = SeedArray[locINext] - SeedArray[locINextp];
if (retVal == MBIG) retVal--;
if (retVal < 0) retVal += MBIG;
SeedArray[locINext] = retVal;
inext = locINext;
inextp = locINextp;
return retVal;
}
public override int Next()
{
return InternalSample();
}
private double GetSampleForLargeRange()
{
int result = InternalSample();
bool negative = (InternalSample() % 2 == 0) ? true : false;
if (negative)
{
result = -result;
}
double d = result;
d += (Int32.MaxValue - 1);
d /= 2 * (uint)Int32.MaxValue - 1;
return d;
}
public override int Next(int minValue, int maxValue)
{
if (minValue > maxValue)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException("minValue");
}
long range = (long)maxValue - minValue;
if (range <= (long)Int32.MaxValue)
{
return ((int)(Sample() * range) + minValue);
}
else
{
return (int)((long)(GetSampleForLargeRange() * range) + minValue);
}
}
public override void NextBytes(byte[] buffer)
{
if (buffer == null) throw new ArgumentNullException("buffer");
for (int i = 0; i < buffer.Length; i++)
{
buffer[i] = (byte)(InternalSample() % (Byte.MaxValue + 1));
}
}
}
}
ConsistantRandom
派生自 Random
,因此您可以将该类作为替换任何以前使用类型 Random
的地方的“插入式”替代品,只需将 Random rnd = new Random(yourSeed);
替换为 Random rnd = new ConsistantRandom(yourSeed);
。不,你不能依赖在不同平台或版本中生成一致的值。根据.NET Framework文档中的System.Random
(较少详细的.NET Core文档没有涉及此问题):
Random类中随机数生成器的实现不能保证在.NET Framework的主要版本之间保持相同。因此,在不同版本的.NET Framework中,您不应该假设相同的种子将导致相同的伪随机序列。