看了一个新闻，光棍们“把妹”也分方法？科学做基础马到功成‎。

里面介绍的是薛定谔把妹法及一些延伸。

去年在看TBBT的时候，写过一篇日记，叫薛定谔的猫与股市开盘。

薛定谔的猫存在着不确定性的因素，随机数也同样是存在着不确定性，它本生就是随机生成的。

薛定谔把妹法送的是早餐，MM能不能吃上早餐，取决于那枚硬币的正反面。

鉴于不让MM饿肚子，俺又研究出来一个随机数送菊花，每次送的菊花的数量都是随机不同的，同样她也就无从得知菊花的数量的含义。

你还是那个迷一样的男子。

恩， 天蝎座的人就是这么神秘。

随机数的生成方法有很多，下面的方法－线性同余算法，便是其中使用起来最普遍的一种，但对于非工科男的Dineal根本看不懂这些，只能换用其它方法了。

现在用得最广泛的伪随机数产生算法就是所谓的线性同余算法。其随机数序列 {Xn}由方程：Xn+1 = ( aXn + c ) mod m得到，其中m>0称为模数，0≤ a <m称为乘数，0≤c <m称为增量，0≤X0<m称为初始值或种子，当m、a、c、X0都是整数时，通过这个方程就能产生一系列[0，m)范围内的整数了。很明 显，对一个线性同余随机产生算法来说，最重要的是m、a、c的选择。我们希望产生的序列足够长，能包含[0，m)内所有的数，并且产生的数是随机的，最好 能用32bit算术高效实现。于是乎为了有足够的空间产生足够长的队列，我们会使m足够大；为了使序列足够完整，足够象随机序列，我们会发现当m是素 数，c为0时就可以使序列的周期（即序列不重复的长度）对于一定的a达到m-1；要能用32bit算术高效实现，我们的m当然不能超过32bit，幸好刚 好有一个满足上述条件的很方便的素数2^31-1给我们用，于是产生函数就变成了Xn+1 = ( aXn) mod ( 2^31 – 1 )。在超过20亿个a的可选取值中，只有很少的几个可以满足上述所有条件，其中之一就是a = 7^5 = 16807。于是我们可以实现如下（完整的代码code栏目中提供打包下载，下同）：

    unsigned myrand()

    {

        return (seed = (seed * 10807L) & 0x7fffffffL);

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