本發(fā)明涉及求取算法領(lǐng)域，尤其涉及一種基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法。

背景技術(shù)：

唯一隨機(jī)數(shù)序列在計算機(jī)游戲、軟件測試用例、計算機(jī)考試等場景中經(jīng)常用到，一種最平常的算法是：將每次產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行比較，以前如果出現(xiàn)過就再發(fā)生一次，這樣如果序列很長的話，越到后面的運(yùn)算，所花的時間越長，并且其時間復(fù)雜度是無法估計的(因?yàn)椴恢朗裁磿r候才能產(chǎn)生與前面不一樣的隨機(jī)數(shù))。通常情況下，由于所使用的隨機(jī)序列不長或者對時間要求不高，并且出現(xiàn)極端情況的幾率很小，所以遇上麻煩的情況很少，并且即使遇到問題也可以通過其他手段處理(比如：中止進(jìn)程)，因此，該問題通常情況被忽視。

基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法擬解決的問題是：在已知隨機(jī)序列的數(shù)的上界和下界、隨機(jī)序列的長度的情況下，能否找到一種算法，其空間復(fù)雜度為o(max-min)，(max：隨機(jī)序列的上界，min：隨機(jī)序列的下界)，時間復(fù)雜度盡可能小，并且不會出現(xiàn)理論上的無限循環(huán)。這樣的算法應(yīng)該盡可能簡單(能為一般軟件人員接受)，但非常巧妙，因此可以為千千萬萬的軟件所使用，因而變得十分有意義。

絕大多數(shù)的軟件人員，或多或少都碰到過這個問題，但都忽視了該問題的極端情況。因此，大多數(shù)程序員容易忽略巧妙方法的存在；或者說難以提出問題，也就更不會深入思考了。

因此，有必要提供一種基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法解決以上技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的為了減少獲取唯一隨機(jī)序列的計算量，本算法通過構(gòu)造一個一維的連續(xù)整數(shù)數(shù)組，通過隨機(jī)檢索該數(shù)組的元素，獲得一個隨機(jī)數(shù)序列。由于檢索是隨機(jī)的，所以確定該序列是隨機(jī)的；由于是隨機(jī)檢索，當(dāng)兩次檢索到同一個數(shù)時，需要考慮一個輪轉(zhuǎn)機(jī)制，或者使用其他方法處理。

本發(fā)明提供一種基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法，將直接求取隨機(jī)序列的過程轉(zhuǎn)變?yōu)榍笕∫粋€已知序列的隨機(jī)地址指針的過程，主要包括下面步驟：

步驟1，變量賦值，定義隨機(jī)序列的最大值max，最小值min，一個長度為data[max-min]的數(shù)組和一個長度為length的空數(shù)組data1，其中l(wèi)ength為待求隨機(jī)序列的長度；

步驟2，如果max-min＜length，轉(zhuǎn)到步驟9；

步驟3，按照從小(min)到大(max)，循環(huán)給data賦值；

步驟4，定義一個循環(huán)變量i＝0，如果i＞＝length，轉(zhuǎn)到步驟9；

步驟5，產(chǎn)生一個0＜n＜max-min的隨機(jī)數(shù)，取data[n]；

步驟6，如果data[n]＝invalid，n＝(n+1)mod(length)，回到步驟6；

步驟7，data1[i]＝data[n]，data[n]＝invalid，i＝i+1轉(zhuǎn)4；

步驟8，輸出data1；

步驟9，結(jié)束。

與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法對于需要頻繁使用隨機(jī)數(shù)序列的場合，如：計算機(jī)游戲、在線考試系統(tǒng)等應(yīng)用場景，可以大幅縮減計算時間，提高軟件的運(yùn)行效率，并排除極端情況下出現(xiàn)的死循環(huán)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法的流程圖。圖2為求取一個[0，10)以內(nèi)的5個唯一隨機(jī)正整數(shù)序列情況下，采用該算法運(yùn)算的部分空間變化圖。該圖表示通過兩次運(yùn)算之后的搜索空間的變化情況，第一行為原始空間狀態(tài)，左邊10個圓表示data數(shù)組，右邊5個圓表示data1，第二行、第三行是經(jīng)過一輪搜索之后，空間變化情況，第四、五行表示第二次隨機(jī)搜索之后的空間變化。

具體實(shí)施方式

以下將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。為敘述方便，下文中如出現(xiàn)“上”、“下”、“左”、“右”字樣，僅表示與附圖本身的上、下、左、右方向一致，并不對結(jié)構(gòu)起限定作用。

閱讀本例請參閱圖1和圖2(本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法的流程圖和空間變化示意圖)。

假設(shè)需要求取一個[0，10)以內(nèi)的5個唯一隨機(jī)正整數(shù)序列(實(shí)際情況可能比這個序列大得多)，按照本發(fā)明提供的算法，這里max＝10，min＝0，length＝5，由于是正整數(shù)，取invalid＝-1；采用最簡單的循環(huán)賦值方式為長度為10的一維連續(xù)整數(shù)數(shù)組賦值；采用向后順序流轉(zhuǎn)作為沖突消解策略。

按照本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法，求取過程按照如下進(jìn)行：

步驟1，變量賦值，定義隨機(jī)序列的最大值max，最小值min，一個長度為data[max-min]的數(shù)組和一個長度為length的空數(shù)組data1，其中l(wèi)ength為待求隨機(jī)序列的長度；

步驟2，如果max-min＜length，轉(zhuǎn)到步驟9；

步驟3，按照從小(min)到大(max)，循環(huán)給data數(shù)組賦值；

步驟4，定義一個循環(huán)變量i＝0，如果i＞＝length，轉(zhuǎn)到步驟9；

步驟5，產(chǎn)生一個[0，10)之間的隨機(jī)數(shù)n，取data[n]；

步驟6，如果data[n]＝invalid，n＝(n+1)mod(length)，回到步驟6；

步驟7，data1[i]＝data[n]，data[n]＝invalid，i＝i+1轉(zhuǎn)4；

步驟8，輸出data1；

步驟9，結(jié)束。

由上述算法過程可以看出，該計算方法巧妙之處在于步驟3的順序賦值，步驟5由直接產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)而變化為產(chǎn)生隨機(jī)的下標(biāo)指針，步驟6的沖突處理機(jī)制；該程序的空間復(fù)雜度與前面給定的條件一致，為o(max-min)，時間復(fù)雜度為t(lenth^2/2)，算法完全可控。

與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法對于求取給定取值范圍的一個唯一隨機(jī)數(shù)序列問題，通過建立一個已知的非隨機(jī)的順序數(shù)字空間，簡單地在該順序空間隨機(jī)檢索，在時間復(fù)雜度t(n)情況下(n為隨機(jī)數(shù)的個數(shù))，取得一個唯一的隨機(jī)數(shù)序列，避免了二次生成隨機(jī)數(shù)和進(jìn)行循環(huán)比較，從而大幅提高程序的運(yùn)行效率。該算法在計算機(jī)游戲、隨機(jī)測試題目的抽取等方面將獲得廣泛應(yīng)用。

以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其它相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法。所述基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法對于求取給定取值范圍的一個唯一隨機(jī)數(shù)序列問題，通過建立一個已知的非隨機(jī)的順序數(shù)字空間，簡單地在該順序空間隨機(jī)檢索，在時間復(fù)雜度T(n)情況下(n為隨機(jī)數(shù)的個數(shù))，取得一個唯一的隨機(jī)數(shù)序列。與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明提供的基于空間搜索的唯一隨機(jī)數(shù)序列的求取算法避免了二次生成隨機(jī)數(shù)和進(jìn)行循環(huán)比較，從而大幅提高程序的運(yùn)行效率。該算法在計算機(jī)游戲、隨機(jī)測試題目的抽取等方面將獲得廣泛應(yīng)用。

技術(shù)研發(fā)人員：吳旭軍;劉旭東
受保護(hù)的技術(shù)使用者：煙臺職業(yè)學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：2017.04.12
技術(shù)公布日：2017.08.25