Почему System.Random дает "1" много раз подряд, затем не на какое-то время, потом снова?

Не знаю, как еще объяснить это, поэтому заголовок в значительной степени описывает проблему.

Случайное не переустанавливается каждую часть цикла. Это статический член класса, который я всегда вызываю из других классов.

Я не использую пользовательское семя.

Код инициализации:

    public static Random random = new Random();

        for (int x = 0; x < 75; x++)
        {
            if (main.random.Next(11) == 1)
            {
                tiles[heightMap[x] - 1][x] = 4;
                tiles[heightMap[x] - 2][x] = 4;
                tiles[heightMap[x] - 3][x] = 4;
                tiles[heightMap[x] - 4][x] = 4;
                tiles[heightMap[x] - 5][x] = 4;
                tiles[heightMap[x] - 5][x - 1] = 5;
                tiles[heightMap[x] - 6][x - 1] = 5;
                tiles[heightMap[x] - 6][x] = 5;
                tiles[heightMap[x] - 5][x + 1] = 5;
                tiles[heightMap[x] - 6][x + 1] = 5;
            }
        }

Это (я знаю, что это не отличный способ - он рудиментарный и временный) генерирует дерево.

Однако мой ландшафт часто выглядит так:

AIR AIR AIR AIR TREE ДЕРЕВО ДЕРЕВО ВОЗДУШНОЕ ВОЗДУШНОЕ ДЕРЕВО ДЕРЕВО ВОЗДУШНОЕ ВОЗДУШНОЕ ВОЗДУШНОЕ ВОЗДУШНОЕ ДЕРЕВО ДРЕВЕСИНА

То есть, кажется, он получает скопления многих деревьев за раз.

Кто-нибудь может понять, почему это происходит? Есть ли лучшая альтернатива, чем использование класса System.Security.Cryptography.Random(так как это медленнее, и это игра не требует криптографической защиты - я хочу, чтобы она имела очень быструю скорость загрузки)

Я ожидал бы в среднем 9 разрывов за дерево, но это больше похоже на 7, а затем 3 дерева тесно сгруппированы вместе.

enter image description here

Ответы

Ответ 1

Это недоразумение в вероятности; все, что вы знаете, это в любой точке, шанс получить дерево в следующем слоте, если принять равномерное распределение, 1 в 11.

Вероятность получить промежуток 0 равна, таким образом, 1/11

Вероятность получить разрыв 1 равна, таким образом, 10/11 * 1/11

Таким образом, вероятность получить разрыв в 2 равна 10/11 * 10/11 * 1/11

и т.д.

Все те 10/11 добавляют (ну, размножайтесь) вверх! Поэтому напишите утилиту:

decimal accountedFor = 0M;
for (int i = 0; i <= 20; i++)
{
    decimal chance = 1M / 11M;
    for (int j = 0; j < i; j++) chance *= 10M / 11M;
    accountedFor += chance;
    Console.WriteLine("{0:00}: {1:00.0%}\t({2:00.0%})", i, chance, accountedFor);
}

Что дает:

00: 09.1%       (09.1%)
01: 08.3%       (17.4%)
02: 07.5%       (24.9%)
03: 06.8%       (31.7%)
04: 06.2%       (37.9%)
05: 05.6%       (43.6%)
06: 05.1%       (48.7%)
07: 04.7%       (53.3%)
08: 04.2%       (57.6%)
09: 03.9%       (61.4%)
10: 03.5%       (65.0%)
11: 03.2%       (68.1%)
12: 02.9%       (71.0%)
13: 02.6%       (73.7%)
14: 02.4%       (76.1%)
15: 02.2%       (78.2%)
16: 02.0%       (80.2%)
17: 01.8%       (82.0%)
18: 01.6%       (83.6%)
19: 01.5%       (85.1%)
20: 01.4%       (86.5%)

что объясняет смещение для небольших промежутков. Заметка; к тому времени, когда мы достигнем разрыва в размере 20, мы окажемся ниже 1.5% вероятной территории и составили 85% всех возможных результатов - оставшиеся 15% будут распределены по остальной части бесконечности (т.е. разрыв размером 13212, но очень маловероятно).

Итак, здесь симуляция:

int[] gapCounts = new int[21];

int gap = 0;
// simulate a few gaps using your algo
var random = new Random();
for (int x = 0; x < 100000; x++)
{
    if (random.Next(11) == 1)
    { // count that gap
        gapCounts[gap]++;
        gap = 0;
    }
    else
    {
        gap++;
        if(gap >= gapCounts.Length)
        { // just skip anything too large, sorry
            gap = 0;
        }
    }
}

decimal total = gapCounts.Sum();
for(int i = 0 ; i < gapCounts.Length ; i++)
{
    Console.WriteLine("{0:00}: {1:00.0%}", i, gapCounts[i] / total);
}

с выходом ничего, что эти значения будут изменять каждый запуск:

00: 11.0%
01: 09.4%
02: 08.6%
03: 07.9%
04: 07.3%
05: 06.5%
06: 05.4%
07: 05.4%
08: 04.7%
09: 04.5%
10: 04.4%
11: 03.4%
12: 03.5%
13: 03.0%
14: 02.9%
15: 02.4%
16: 02.5%
17: 02.2%
18: 01.9%
19: 01.5%
20: 01.7%