Numero casuale da 1 a 100

Generatore di numeri casuali

Un generatore di numeri casuali in C++ viene utilizzato per generare un numero casuale utilizzando un codice. È un ottimo modo per aggiungere anonimato e sicurezza al mondo della programmazione in C++. L’idea è quella di selezionare casualmente un numero qualsiasi da un intervallo specificato e visualizzarlo sulla console. In questo articolo esploreremo tutto ciò che riguarda un generatore di numeri casuali in C++, insieme ad alcuni esempi.

Considerate questo esempio: state creando un gioco di dadi. Il gioco sarà possibile se ogni volta che si tirano i dadi viene visualizzato lo stesso numero? Ovviamente no. È qui che entrano in gioco i generatori di numeri casuali. Possono creare eventi casuali e visualizzare un numero casuale da un intervallo di valori specificato.

Grazie all’elemento di casualità, è possibile creare il codice del gioco dei dadi e molti altri programmi simili che richiedono la generazione di numeri casuali. Tuttavia, un linguaggio di programmazione o un computer non possono creare numeri casuali puri. Per questo motivo, il C++ e altri linguaggi di programmazione utilizzano generatori di numeri pseudocasuali.

Un generatore di numeri pseudocasuali è un simulatore di un generatore di numeri casuali in C++. Ciò significa che il generatore di numeri pseudo-casuali consente di creare un senso di casualità in C++. Si chiama PRNG perché nei computer tutto è binario, cioè 0 e 1. Pertanto, non è possibile generare eventi casuali nei computer.

Codice generatore di numeri casuali

Nella teoria dei numeri, un numero fortunato è un numero naturale in un insieme che viene generato da un certo “setaccio”. Questo setaccio è simile al setaccio di Eratostene che genera i primi, ma elimina i numeri in base alla loro posizione nell’insieme rimanente, invece che al loro valore (o alla posizione nell’insieme iniziale dei numeri naturali).[1]

Il termine è stato introdotto nel 1956 in un articolo di Gardiner, Lazarus, Metropolis e Ulam. Essi suggeriscono di chiamare il setaccio che lo definisce “il setaccio di Giuseppe Flavio”[2] per la sua somiglianza con il gioco del conteggio nel problema di Giuseppe.

I numeri fortunati condividono alcune proprietà con i numeri primi, come il comportamento asintotico secondo il teorema dei numeri primi; inoltre, una versione della congettura di Goldbach è stata estesa ad essi. Esistono infiniti numeri fortunati. Tuttavia, se Ln indica l’n-esimo numero fortunato e pn l’n-esimo primo, allora Ln > pn per tutti gli n sufficientemente grandi.[3]

A causa di queste apparenti connessioni con i numeri primi, alcuni matematici hanno suggerito che queste proprietà si possano trovare in una classe più ampia di insiemi di numeri generati da setacci di una certa forma sconosciuta, anche se c’è poca base teorica per questa congettura. Anche i numeri fortunati gemelli e i numeri primi gemelli sembrano verificarsi con una frequenza simile.

Generatore di numeri casuali 1-100 senza ripetizioni

Supponiamo che esista un numero intero casuale compreso tra 1 e 100. Due persone stanno giocando una partita in cui l’obiettivo è cercare di indovinare questo numero intero casuale. Il vincitore è deciso da chi riesce a indovinare questo numero intero casuale nel minor numero di tentativi.

Esiste un modo per quantificare quale di questi metodi è migliore? Esiste un modo per stimare il numero medio di indovinelli necessari per indovinare il numero corretto usando il metodo del giocatore 1 rispetto al metodo del giocatore 2?

Stavo pensando di scrivere una simulazione al computer per vedere quante volte vince il Giocatore 1 rispetto al Giocatore 2 nell’arco di diverse partite, ma stavo cercando un modo più “matematico” di affrontare questo problema.

In realtà ogni strategia va bene allo stesso modo; non si impara nulla da un’ipotesi se non a escluderla, quindi ogni ipotesi fornisce esattamente la stessa quantità di informazioni e non è possibile che una strategia vada meglio di un’altra.

Se le uniche risposte sono “Corrisponde” o “Non corrisponde”, non si può fare di meglio che chiedere per ognuna di esse. Se il vostro avversario scopre che state chiedendo in un ordine particolare, può organizzarsi in modo da selezionare la vostra ultima ipotesi, quindi ci vorranno 100 ipotesi. La strategia migliore è indovinare a caso (senza ripetizioni).

Scegliere un numero compreso tra 1 e 1000

Esistono molti modi per generare numeri casuali in Java, ad esempio la funzione di utilità Math.random(), la classe java.util.Random o le nuove ThreadLocalRandom e SecureRandom, aggiunte nel JDK 1.7. Ognuno di questi metodi ha i propri vantaggi e svantaggi, ma se la vostra esigenza è semplice, potete generare numeri casuali in Java utilizzando il metodo Math.random(). Ognuno ha i suoi pro e i suoi contro, ma se le vostre esigenze sono semplici, potete generare numeri casuali in Java utilizzando il metodo Math.random(). Questo metodo restituisce un valore doppio positivo pseudorandom compreso tra 0,0 e 1,0, dove 0,0 è inclusivo e 1,0 è esclusivo. Ciò significa che Math.random() restituisce sempre un numero maggiore o uguale a 0,0 e minore di 1,0.  Internamente utilizza la classe java.util.Random. Pertanto, quando si chiama per la prima volta questo metodo, crea un’istanza della classe Random e la memorizza per un uso futuro. Ogni ulteriore chiamata è semplicemente equivalente a Random.nextDouble().  Se il vostro requisito è più sofisticato, cioè avete bisogno di numeri casuali compresi in un intervallo o di più thread per generare numeri casuali simultaneamente, allora dovreste cercare altre soluzioni casuali disponibili in Java.

Poiché il metodo Math.random() è adeguatamente sincronizzato per garantire che venga restituito il valore corretto quando viene utilizzato da più thread, diventa anche un collo di bottiglia quando più thread lo utilizzano contemporaneamente. Per risolvere questo problema, il JDK 1.7 introduce la classe ThreadLocalRandom, che consente a ogni thread di mantenere il proprio numero pseudocasuale per ridurre la contesa.