random.shuffle 原理
时间: 2023-07-12 14:04:14 浏览: 69
`random.shuffle` 函数的原理是通过 Fisher-Yates 洗牌算法(也称为 Knuth 洗牌算法)来实现的。该算法的基本思路是:从序列末尾开始,依次将当前位置的元素与之前的随机位置上的元素交换位置,直到完成整个序列的遍历为止。
具体实现过程如下:
1. 从序列末尾开始,依次取出当前位置 i 上的元素;
2. 生成一个随机数 j,满足 i ≤ j < len(seq);
3. 将当前位置 i 上的元素与位置 j 上的元素交换;
4. 重复 1-3 步,直到完成整个序列的遍历。
该算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是序列的长度。
相关问题
random.shuffle(deck)这句是怎么实现的
`random.shuffle(deck)`是Python内置的一个函数,用于将一个序列(列表、元组、字符串等)中的元素随机排列,从而打乱它们的顺序。
具体实现原理如下:
1. 首先,`shuffle()`函数使用Python内置的`random`模块生成一个随机数种子,用于随机打乱序列中的元素。
2. 然后,`shuffle()`函数将序列中的元素逐个与随机位置上的元素进行交换,从而打乱序列中元素的顺序。在每次交换时,随机选择一个位置,并将该位置上的元素与当前位置上的元素进行交换,直到遍历完整个序列。
例如,对于一个列表`[1, 2, 3, 4, 5]`,`random.shuffle()`函数可能生成以下一种随机排列:
```
[3, 4, 5, 1, 2]
```
需要注意的是,`shuffle()`函数会直接修改原始序列,而不会返回新的序列。因此,在使用`shuffle()`函数时,需要确保原始序列可以被修改,或者使用副本进行操作。
random的实现原理 python
在Python中,random模块是用于生成随机数的模块。它提供了多种生成随机数的函数和方法。random模块的实现原理基于伪随机数生成器(Pseudorandom Number Generator,简称PRNG)。
PRNG是一种算法,它根据一个称为种子(seed)的初始值生成一系列看似随机的数字。在Python中,random模块使用的PRNG算法是Mersenne Twister算法。Mersenne Twister算法是一种高质量的随机数生成算法,它具有良好的统计特性和周期性。
在Python中,可以通过调用random模块中的函数来生成随机数。常用的函数包括:
- random():生成一个0到1之间的随机浮点数。
- randint(a, b):生成一个指定范围内的随机整数,包括a和b。
- choice(seq):从序列中随机选择一个元素。
- shuffle(seq):将序列中的元素随机排序。
需要注意的是,PRNG算法是确定性的,也就是说,给定相同的种子,它会生成相同的随机数序列。因此,在使用random模块生成随机数时,可以通过设置种子来控制随机数序列的生成。
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