基于多线程的随机数生成算法

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目前的随机数算法产生的多是伪随机数，产生真的随机数则一般需要获取外界环境的输入。本算法是根据多线程中每个线程获得CPU时间的不确定性而产生随机数，具有无规律性、无法预测、数据分布均匀的特点，虽然随机数产生效率较低，但相信在某些场合可以用的到。

算法模型：计算机的每一位都是0或1，如果每一位对应一个独立的线程，在这个线程中不断改变对应位置的值，多位组合在一起就可以形成不同的二进制数字，每一刻访问都会得到随机组合的数。和摇杆抽奖类似。当然也可以每一位用0~9的数字进行循环，但是因为这样是有次序的循环，产生的随机数不够均匀。

关于CPU时间分配这一块不是很了解，个人认为这样产生的随机数是无法预测的，欢迎大家过来讨论。

附java代码的例子：

public class Random {private boolean flag = true, isFirst = true;private int[] a = new int[8];private Thread t0, t1;public boolean isFlag() {return flag;}public void setFlag(boolean flag) {//在结束随机数的产生之后，应把flag置为falsethis.flag = flag;}
    public int getRandom() throws InterruptedException {//如果是第一次，需要启动多线程if (isFirst) {isFirst = false;for (int i = 0; i < a.length; i++) {getSubThread(i).start();}}Thread.sleep(0, 1);//也可以用yield(),可提高几十倍效率，但产生的随机数分布不够均匀int sum = 0;//转换为十进制for (int i = 0; i < a.length; i++) {Thread.yield();sum = (sum << 1) + a[i];}return sum;}private Thread getSubThread(int i) {// TODO Auto-generated method stubThread t = new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {// TODO Auto-generated method stubwhile (flag) {a[i] ^= 1;Thread.yield();//让出线程，否则在flag变化后还可能继续消耗资源}}});return t;}
}

采用8位2进制，产生25600个随机数耗时约25~30s

下图是系统自带的随机数产生方法与本文的算法产生的随机数分布图，二者方差接近。

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