最近公司要跑Big Data, 希望能做到一億次以上的樣本
希望是均勻的分配的亂數種子
目前我找到的RNG(Random number generation)
好像都不太夠
公司希望的效果是這樣
如果跑個一億次 隨機出現1~100
那希望1~100的出現次數理論值是100萬
誤差希望在一千次以內
就是99.9萬~100.1萬
不知道有沒有人推薦比較良好的RNG math module

是把 evenness 和 randomness 弄混了吧？

可能是反正公司要我找一個數學演算法來讓參數均勻

那麼不用隨機，1,2,3,...,100,1,2,3,...不就可以嗎？

然後隨機洗牌一下，看起來似乎也是RNG XDDDD不過這樣就跟算牌一樣，當你發現1出現次數很少（已知似乎可以推定將來1會出現很多？頗詭異

隨機抽 -> 移掉抽到的 -> 移完重設保證每個次數差不多, 且隨機, 但抽一輪前不會再中同一個看需要怎樣自己變化一下 @@