需要一个用于 C++ 的快速随机生成器 [关闭]

Posted 2023-02-25

【中文标题】需要一个用于 C++ 的快速随机生成器 [关闭]

【英文标题】：Need a fast random generator for c++ [closed]

【发布时间】：2010-12-11 01:08:44

【问题描述】：

我正在尝试在我的 TSP 生成器上为欧几里得距离进行一些 opt-3 交换，并且由于在许多情况下我有超过 500 个节点，我需要随机选择我想要的 3 个节点中的至少 1 个尝试交换。

所以基本上我需要一个快速的随机数函数。 （普通的 rand() 太慢了）它不必太棒了，只要很好 足够。

编辑： 我忘了提一下，我正坐在一个环境中，除了标准语言库（例如 STL、iostream 等）之外，我无法添加任何库。所以没有提升=/

【问题讨论】：

听起来像我的问题：***.com/questions/1046714/…（我使用了五行 XORshift 生成器。）

@GManNickG：rand() 实现是特定于平台的。在不知道具体实现的情况下如何判断它的速度？

@GManNickG：“MT 通常比 rand() 更快，或者几乎一样快，具有更好的特性……”？你怎么知道它一开始就没有实现机器翻译？

Xorshit+ 生成 64 位随机数并通过 BigCrush：en.wikipedia.org/wiki/Xorshift#Xorshift.2B

这里是快速浮点随机数生成器的三种实现，您可能会觉得有用：musicdsp.org/showone.php?id=273

【参考方案1】：

尽管这篇文章已有多年历史，但它在我寻找类似答案时出现了，而我最终使用的答案甚至不在其中。所以我添加了我找到的那个；

#include <random> msdn entry

这种方法将构建一个自包含的随机生成器，我发现它比rand()%x 随机得多；几十万次迭代。 rand()% 永远不会连续抛出 16 个以上的正面/反面，而应该每隔 65k 次尝试。这个不仅做到了，而且在四分之一的时间内做到了。

这就是我自己实现#include <random>的方式：

//create rng_gen, using mt technique, with range 0,1 (coin) and 1,6(dice);
std::random_device rd; //seed
std::mt19937 gen(rd()); //seed for rd(Mersenne twister)
std::uniform_int_distribution<> rng_coin(0, 1); //rng1 range
std::uniform_int_distribution<> rng_dice(1, 6); ///rng2 range

rng_coin(gen); //will apply rng1 range on (gen) object. Is very fast
rng_dice(gen); //will apply rng2 range, returns int.

//will output 1000 cointosses to console
for (int i=0;i<1000;++i)std::cout<<rng_coin(gen)<<"\n";
//will generate 1000 dice throws
for (int i=0;i<1000;++i)rng_dice(gen);

【参考方案2】：

从Ivy Bridge 架构开始，Intel 添加了RdRand CPU 指令，AMD 在 2015 年 6 月晚些时候添加了它。因此，如果您的目标处理器足够新并且不介意使用（内联）汇编，那么最快的方法生成随机数应该在调用RdRand CPU 指令以获取 16 位或 32 位或 64 位随机数，如here 所述。滚动到页面中间的代码示例。在该链接上还有一个代码示例，用于检查当前 CPU 是否支持 RdRand 指令，另请参阅 Wikipedia 以了解如何使用 CPUID 指令执行此操作。

相关问题：Making use of sandy bridge's hardware true random number generator?（尽管根据***，RdRand 指令首先出现在 Ivy Bridge 中，但不是该问题所说的 Sandy Bridge 架构）

基于_rdrand64_step() 的示例 C++ 代码：

#include <immintrin.h>

uint64_t randVal;
if(!_rdrand64_step(&randVal)) 
  // Report an error here: random number generation has failed!

// If no error occured, randVal contains a random 64-bit number

【讨论】：

rdrand 实际上很慢。参见software.intel.com/en-us/articles/… 和***.com/questions/10484164/… 的3.4.1。在快速基准测试中，xorshift128 的时钟比rdrand32 快约 13 倍。英特尔声称 70 - 200 MB/s/线程连续。

【参考方案3】：

英特尔网站的两个不错的选择：

1) fastrand - 它比 std rand() 快 2.01 X。该例程返回一个整数，与 C lib 类似的输出值范围。

inline int fastrand()  
  g_seed = (214013*g_seed+2531011); 
  return (g_seed>>16)&0x7FFF; 
 

2) SSE 版本（见下面的链接）大约是 std rand() 的 5.5 倍，但是它一次生成 4 个随机值，需要一个带有 sse 的处理器（几乎所有都这样做），并且更复杂。

http://software.intel.com/en-us/articles/fast-random-number-generator-on-the-intel-pentiumr-4-processor/

【讨论】：

很好，使用它而不是 rand() 在 Tegra 3 上将例程加快了大约 2.5 倍。

这太棒了！我必须生成几百万个随机数，这带来了令人难以置信的加速。

什么是g_seed？ long? long long?

g_seed 是static unsigned int。

SSE版本并不比pcg32_fast快，既简单又优秀：en.wikipedia.org/wiki/…

【参考方案4】：

Boost 库有一组随机生成器。性能图表见here。

编辑：这个答案是在编辑原始问题之前出现的。但我希望它仍然有用，所以我把它留在这里。

【讨论】：

更新图表boost.org/doc/libs/1_47_0/doc/html/boost_random/…

【参考方案5】：

我觉得 WELL 挺好的，WELL512a 挺短的。 http://www.iro.umontreal.ca/~panneton/WELLRNG.html WELL44497a 在当时也很复杂。但是，WELL 会生成一个介于 0 和 1 之间的数字。

【参考方案6】：

另一个帖子提到了Marsaglia的xorshf生成器，但是没有人贴出代码。

static unsigned long x=123456789, y=362436069, z=521288629;

unsigned long xorshf96(void)           //period 2^96-1
unsigned long t;
    x ^= x << 16;
    x ^= x >> 5;
    x ^= x << 1;

   t = x;
   x = y;
   y = z;
   z = t ^ x ^ y;

  return z;

我到处都用过这个。唯一失败的地方是当我试图生成随机二进制矩阵时。过去大约 95x95 矩阵，它开始生成太少或太多奇异矩阵（我忘记了）。已经证明这个发生器相当于一个线性移位反馈寄存器。但除非你在做密码学或认真的蒙特卡罗工作，否则这个生成器会很糟糕。

【讨论】：

Numerical Recipes（我知道，这有点值得商榷，因为多年来他们在这些书中写了很多废话）建议不要单独使用 XOR-shift，而只能在组合生成器中使用。跨度>

奇异矩阵太少是应该的，因为奇异矩阵在所有矩阵的空间中都是“奇异的”。

什么是64位版本而不调用这个函数两次？换成 uint64_t 把第一个班次从 16 改成 32 就够了吗？

试过这个，在我的硬件/编译器上它比***页面上的 xorshift128 稍慢。

虽然这是许多赞成的公认答案，但我还发现 Wikipedia 页面中的 xorshift128 在 Skylake 架构上的速度提高了 2.5 倍。 xorshf96 在我的系统上大约需要 4.4ns，而 xorshift128 大约需要 1.4ns

【参考方案7】：

请参阅随机数生成器专家 George Marsaglia 的these generators。它们以 C 宏的形式实现，而且速度极快，每个生成的数字只需几个操作。

【参考方案8】：

rand() 真的很快，我不相信你会发现更快。

如果它实际上让你放慢了速度（我有点怀疑），那么你需要改变架构。

我建议用随机数预先填充一个长列表，然后当您需要一个时，只需从列表中取出一个，而不是生成一个。您可以使用后台线程重新填充列表。

【讨论】：

在现代处理器上，计算新数字比从内存中提取数字要快。

我试过这个，它是迄今为止 Tegra3 上最快的方法，如果你在填充后按顺序迭代数组。缺点是数字会在短时间内重复。

相当老的反应，但@MarkRansom：你确定吗？拥有一个密集的随机数列表（可以改进缓存和预取）应该比任何足够好的随机数生成要快得多。或者你有其他显示的代码吗？

xor_shift gens 比 rand() 快大约 6-10 倍

在一天结束时。衡量，不要简单地相信你被告知的内容。处理器 A 可能很棒的东西在处理器 B 上可能不是最理想的。

【参考方案9】：

Mersenne Twister 有一些快速实现。

【讨论】：

MT19937 通常比 LCG 更快。还有面向 SIMD 的 Fast Mersenne Twister：math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/SFMT/index.html，它甚至更快。

Mersenne Twister 是个糟糕的选择 arxiv.org/abs/1910.06437

【参考方案10】：

您能否提前预生成一堆随机位并一次将它们剥离 2 个（因为您只需要一个介于 1 和 3 之间的随机数）？