はじめに ダミーデータを作成しなければならないときってありますよね？ テストデータやサンプル画面を作るときに値をどうするか困ったことありませんか？ そういった悩みを VS Code で解決するための拡張機能が vscode-random です。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jrebocho.vscode-random デモ （GitHub リポジトリより引用） 拡張機能としてはカーソル位置にランダムな値を挿入するという単純なものなのですが、VS Code のマルチカーソル機能と組み合わせることで非常に強力な体験を得ることができます。 名前やメールアドレスの項目がある JSON や YAML に対し、複数の項目にまとめて値を挿入して作り上げるのは気持ちいいこと間違いなし！ 対応コマンド コマンド 説明 生成例
プログラミングをやっていると、様々な乱数に出会います。乱数に関しては大勢の研究者が色々な研究結果を出しているため、種類も増え、いったいどれを使えばいいのかと悩む原因にもなります。 大勢が研究し利用している分野ですから、私以外でも大勢が乱数に関する記事を書いているため、あえて新しい記事を書く価値は高くないかもしれません。まあ、既に理解している人はここで記事を閉じるか、暇つぶし程度の感覚で読んでいただくと良いかと思います。 真乱数と疑似乱数 プログラミングの世界の中でいわゆる "乱数" として扱われることが多いのは擬似乱数です。疑似、と付くからには、これは実のところ乱数ではないと言えます。とは言え、擬似乱数を乱数でないと言ってしまうと話が終わってしまうので、疑似乱数を含む乱数を広義の乱数とします。この記事で扱うのは広義の乱数です。逆に、狭義の乱数、本物の乱数は真乱数と言います。 本物と言いまし
「Press Button, Drink Coffee」 UE4における ビルドパイプラインとメンテナンスの全体像
風邪で寝てるあいだ、頭痛な頭でなぜか配列のシャッフルするアルゴリズムのことを思い出し、乱数と使い方の落とし穴について考えてました。 シャッフルは、たとえば輪読の順番を決めるときにつかいます。名簿を最初あいうえお順に並べて配列に入れておいてシャッフルすることで公平に順番を決めようという感じです。 シャッフル時に配列の要素を乱数をベースに入れ替えるのですが、乱数の使い方を誤ると最初の順番に依存して順番が偏ってしまうことが、落とし穴です。 結論から言うと配列シャッフルのアルゴリズムはJavaで書くと以下のようになります。 class Shuffle { private static final String names[] = { "taro", "jiro", "saburo", "shiro", "goro", }; public static void main(String[] args
この記事は続編です。 前回の記事で、SFC版風来のシレンのROMデータの解析内容を元に乱数がどのようにして生成されているかを解説しています。そちらを読んでからこの記事を読んでいただくと、より内容を理解しやすいかと思います。 前回の記事：SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 解析編 SFC版風来のシレンの乱数の品質を調べる さて前回の記事でSFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムが線形帰還シフトレジスタの一種であることが分かりました。 しかし乱数生成アルゴリズムは理解したものの、それによって生成された乱数が妥当な物なのかというのはアルゴリズムを見ただけでは分かりません。 シレンの乱数は偏りやすいと断言できるような目に見えて質が悪いものなのでしょうか。 この項でそれを考察してみたいと思います。 先にお断りしておきますが、本気で定量的・客観的に乱数の品質を検証しようと思うと本格的な統
初めに 背景 元々、C++でのメルセンヌツイスタ実装としてはboostのものがありましたが、乱数機能が貧弱であった標準ライブラリでは、C++11 規格で、このboostの実装を参考にしメルセンヌツイスタが導入されたようです。 ※参考:本の虫：C++0xの新しい乱数ライブラリ、random という話から、両者の実装は同じだろうと考えていたのですが、どうも違うようだ…ということで、調べてみました。 結論 ということなのですが、先に結論です。 性能に関しては、あくまで手元の環境で、の話です。 boost::random::mt19937とg++標準のstd::mt19937の実装は少し違う boostの方が性能チューニングされていて速い boostは過去に実装の変更がされていて、この過去の実装と標準は共にメルセンヌツイスタのリファレンス実装に近い。 とは言えboostの過去の実装よりも、標準の実
「一様乱数を足し合わせて平均値をとった値は正規分布っぽくなるよ」というツイートを見かけて、「それって統計的にどうなんだろう？」という疑問が湧いたので検証してみました。 はじめに 昨日・一昨日ぐらいに Twitter 上でちょっとした話題になっていた アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 — 深津 貴之 (@fladdict) 2016年11月3日 というツイートに関連して、「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」的なツイートをちらほら見かけて気になっていたので、統計的に検証してみましたよ、というブログエントリです (このツイート自体に対して揶揄するつも
深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 2016-11-03 11:29:43 深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict 乱数のコクをチューニングする話をすると、なぜピュアオーディオ扱いされるのか？ みんな乱数の波動を、もっと体で感じようよ。全然ヴァイブレーションが違うよ。 2016-11-03 11:36:47
C++標準ライブラリ<random>で提供される分布生成器(distribution)は、具体的なアルゴリズムまで規定しないため処理系毎に異なる乱数列が得られる。乱数生成エンジン(engine)のアルゴリズム／パラメータが言語仕様で定義されるのとは対照的（→id:yohhoy:20130719）。 #include <random> std::mt19937 rng; // engine std::normal_distribution<> dist; // distribution // rng()で生成される値は全処理系で同一 // dist(rng)で生成される値は処理系依存 複数の処理系間で同一乱数列を得る必要があるときは、Boost.Randomライブラリなどを利用すること。正直、C++標準でポータブルな分布生成器まで提供した方が良かったのでは… 2016-02-25追記：Boo
メルセンヌ・ツイスターが（日本人が考案したこともあってか）有名だけど、もちろん他にもいろいろある。 WELL Random number generator(WELLRNG) メルセンヌ・ツイスターと同様の長周期ジェネレータで、MTより（各種性質が）よいとされる。MTの松本眞教授もかかわってる。http://www.iro.umontreal.ca/~panneton/WELLRNG.html ラグ付フィボナッチ法 加算だとALFG、乗算だとMLFG。 http://ja.wikipedia.org/wiki/Lagged_Fibonacci_%E6%B3%95 KISS generator(KISS99) マーサグリアの手法。KISSはKeep It Simple Stupidのこと。後述するJKISSのように派生アルゴリズムもいろいろある。 Xorshift 同じくマーサグリアの手法。
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
変更内容 日付 更新内容 2015/09/06 記事に元々入れる予定だったライブラリを一つ追加しています。 初めに 個人的に使ってみて、良さ気なものをピックアップしておいた。 30個ほど候補があったが、分類してみて程よいものを今回紹介する。 5個のつもりだったが、ランダム系のライブラリを追加し忘れていたため最後尾に追加。 こんな夜遅くにビール片手に書いてますので誤字脱字があると思いますが、もしおかしな点があれば教えて下さい。 カウント系の実装 文字入力時にカウント・ダウンしてくれるやつね。 実装はクソ楽 limitCharacts var elem = document.querySelectorAll('input'), limit = 100; limitCharacts(elem,limit); 2Dライブラリと言えばこれ pixi.js こちらから、サンプルが見れる。見
【１】「プレイヤー乱数シード」と「不確定要素」から、「乱数の種」を生成する。 ・「全員のプレイヤー乱数シード」を数値に変換し、小さい順に連結して640bitの値にする。 ※三人打ちでは480bitの値 ・640bitの値を不確定要素によって変化させ、乱数の種とする。（不確定要素は、毎局変化する値） 【２】「乱数の種」を使って、「牌山」を作る。 ・起家を起点に、「萬子」、「索子」、「筒子」、「字牌」の順に牌を並べ、仮の牌山を作る。 ・仮の牌山を、「乱数の種」によって生成した「乱数」を使ってシャッフルする。 【３】「乱数の種」を使って、「サイコロの目」を決める。 // 座席位置 var Direction = 2; // 牌山の計算 function calcYama(Pseed1,Pseed2,Pseed3,Pseed4,UEseed){ // 各プレイヤーシード(文字列)を16
Posted by Alex Klyubin, Android Security Engineer The Android security team has been investigating the root cause of the compromise of a bitcoin transaction that led to the update of multiple Bitcoin applications on August 11. We have now determined that applications which use the Java Cryptography Architecture (JCA) for key generation, signing, or random number generation may not receive cryptogr
「Javaで乱数を生成する」というタイトルだが、生成できるのは疑似乱数。疑似乱数生成器の動作概要については「Javaで乱数を生成する(1)」に説明した。また、Javaでどのように実装するかについて「Javaで乱数を生成する(2)」に説明した。「Javaで乱数を生成する(3)」でTomcatのソースを読む準備をして、いよいよ疑似乱数の生成方法を教えてもらうことに。 なお、本エントリのソースコードは、全てApache Tomcat 7.0.5の“org.apache.catalina.session.ManagerBase”クラスと“org.apache.tomcat.jni.OS”クラスから引用*1している。 Tomcatでは、セッション管理を行うための“org.apache.catalina.Manager”インターフェースが用意されている。実際に、通常のセッション管理を行うマネージャや、
Following our talk "Security and Privacy in Android Apps" at Google I/O last year, many people had specific questions about how to use cryptography in Android. Many of those revolved around which APIs to use for a specific purpose. Let's look at how to use cryptography to safely store user credentials, such as passwords and auth tokens, on local storage. An anti-pattern A common (but incorrect) pa
問題 phpだと shuffle($array)で配列の内容をランダムな順序に入れ替えられるじゃないですか。 Javascriptでも配列の要素のランダム入れ替えってできる？ [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] → [4,6,8,0,9,3,7,1,2] のような感じ。 答え shuffle()関数で配列の要素をシャッフルできるのは、便利機能満載、関数の塊のphpならではの風景。 JavascriptのArrayオブジェクトにshuffleはない。実装方法も考えて自分で作る必要がある。 乱数で重みをつけて並べ替える方法 var x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; //配列xの各要素に乱数で重みをつける for (var i = 0, l = x.length; i < l; ++i) { x[i] = [x[i], Math.random()]; } //配列xを
JavaScriptで配列をシャッフルする話を見て、そういえばArray#shuffleは以前書いた記憶があるなーと思って調べてみたらコピペだった。 http://www.fumiononaka.com/TechNotes/Flash/FN0212002.html Fisher-Yatesというアルゴリズムだそうです。 Array.prototype.shuffle = function() { var i = this.length; while(i){ var j = Math.floor(Math.random()*i); var t = this[--i]; this[i] = this[j]; this[j] = t; } return this; } a = [1,2,3,4,5]; a.shuffle() // 3,1,5,2,4 a // 3,1,5,2,4 ごく普通に実装
予め決まったデータから、ランダムに値を得たいことがあります。とくに、複数の値を重複なく取出したいときには、値を配列に入れてランダムに並べ替えるのがスマートです。シャッフルしたカードを配るのと同じで、あとは頭から順に使えばよいからです。 01 配列をランダムに並べ替える 配列エレメントをランダムに並べ替えるための関数を定義してみましょう(スクリプト001)。関数名はxShuffleArray()とし、引数には並べ替える対象の配列を渡します(第1行目)。配列は参照渡しですので、とくに戻り値は必要ありません。引数の配列は直接並べ替えられるからです。 スクリプト001■配列エレメントをランダムに並べ替える関数 function xShuffleArray(my_array:Array):void { var i:int = my_array.length; while (i) { var nRan
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