什么是伪随机？( 二 ) _伪随机是什么意思？

一旦第一位同学没有抽到，那么剩下同学平均中奖的可能性就会从20％提高到20.40％，以此类推，如果前10位同学都没有中奖，那么剩下同学中奖概率将提高到平均25％。但是不管谁中谁没中，最后横竖只有20％的人中奖。这就是20％的中奖概率。
而真随机则是指几率。比如17％的几率，意味着你这次触发特殊事件是17％的可能性，下次也是，每一次都是。如果你这次失败，下次依然保持在17％的可能性。
同样使用上面抽奖的例子，这次把20％概率换成20％的几率，那么就成了这样了：50个同学，每人会得到一个装着50张纸条的盒子，其中有10张有奖，40张不中奖，每人可以抽10张纸条。那么这时候，大家抽奖就是个抽各的，互不影响。
你抽中了不会导致别人中或者不中，这就是几率，意味着事件之间毫无联系，说不定50个人总计可以抽到1000张全部奖品，或者50人全部空手而回。虽然同样是20％的可能性，概率是所有事件相互影响，总体可能性保持在20％，而几率是所有事件相互独立，单次可能性保持在20％，但总体中奖分布则在0到100％之间浮动。
伪随机和真随机

文章插图
真伪随机其实分别指的是几率和概率很久以前流传着这样一则笑话：一个身患重病的人决定去动手术。在手术之前，他问医生：“这起手术的成功率是多少？”医生回答他：“只有1% 。
”他很惊慌，但是医生说：“没事的，在你之前我已经治死过99个人了。
”这是一则嘲笑那些不懂“概率”的人的笑话，却讲出了“真随机”和“伪随机”之间的区别。1.随机性：完全紊乱；2.不可预测性：从现有号码，无法推断下一个数字；3.不可重复性：随机数之间没有重复。真随机数是伴随物理实验，例如：掷硬币、掷骰子、电子元件噪声、核裂变等，其结果符合三个特点。伪随机数是通过某种算法，获取随机值，不是真的很随机。
伪随机数分为强伪随机数和弱伪随机数。1.强伪随机数：接近真实随机数，令人满意的特性。随机性与不可预测性，不可预知的。
2.弱伪随机数：满足随机性，可预测的。在游戏当中我们一直提到的“真随机”和“伪随机”，到底是什么意思？我们通常说的真随机又名“纯随机”（True Random Distribution），就是我们平常一直说的那种、一般意义上的“随机” 。在真随机中，每一个事件都是相互独立、服从真随机分布的，不受其他事件的发生而改变。
比方说某款游戏为了吸引用户，拥有这么一个随机抽卡系统：每次抽卡时，都有1%的几率抽出SSR卡片，这个概率服从真随机分布。回到我们最开始说的那个“治死99个”的笑话：我们一眼就能看出这个笑话的不合理性。但在抽卡游戏中，我们的大脑瞬间失去理智。
有相当一部分玩家认为：我连抽100次，总能抽到这张卡吧！实际上，连抽100次却抽不出1%的SSR卡的几率是为(1-0.01)^100=36.6%，甚至还稍稍超过了1/3 。将连抽数字上升至300，也仍有4.9%的几率。换句话说，假设有10000个玩家连抽100次，就有约3660个玩家抽不出这张SSR；10000个玩家连抽300次，也仍有约490个玩家抽不出这张SSR——这对玩家的游戏体验来说可以说是毁灭性的打击。设计者们提出了“伪随机”的概念：在不确定性的随机事件当中，通过一系列算法使随机事件均匀分布在多次事件当中，尽可能减少或消除极端情况的发生，以提高玩家的游戏体验。
制造“伪随机”的方法有很多，N表示当前攻击的次数，P(N)表示当前攻击的暴击率，C为概率增量。如果我们这次攻击产生了暴击，则需要将 N 重置为 1，如果这次攻击没有产生暴击，则 N + 1 。为了便于理解，这里直接给出一个具体例子：设我们当前玩家角色暴击率还是0.5，那么对于 PRD算法，此时的 C = 0.3可以看到，使用 PRD 算法，对于攻击是否会暴击这一问题，仍然是存在着随机性即玩家的运气因素的，但即使是运气最差的玩家，仍然也会在第四次攻击时产生暴击，因此PRD算法可以在保存随机性的同时，减少玩家运气因素对游戏结果的影响。真随机：有一天，小明在的班级上举办了一次抽奖活动。
这个班级有40个学生，所以为了公平起见，保证每个学生都有1/40的几率中奖，老师准备了40个相同的纸盒，每个纸盒中都有40张纸条，有1张纸条是中奖纸条。这样一来，每个学生都有1/40的几率中奖，但每个学生是否中奖并不受其他学生的影响。在极端情况下，这个班上可能40个学生都能中奖。这就是真随机。