Pseudo-Random Numbers

探讨了使用线性同余方法生成伪随机数序列的原理及实现方式,提出了一种有效检测序列循环周期的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

Computers normally cannot generate really random numbers, but frequently are used to generate sequences of pseudo-random numbers. These are generated by some algorithm, but appear for all practical purposes to be really random. Random numbers are used in many applications, including simulation.
A common pseudo-random number generation technique is called the linear congruential method. If the last pseudo-random number generated was L, then the next number is generated by evaluating ( Z x L + I ) mod M, where Z is a constant multiplier, I is a constant increment, and M is a constant modulus. For example, suppose Z is 7, I is 5, and M is 12. If the first random number (usually called the seed) is 4, then we can determine the next few pseudo-random numbers are follows:

这里写图片描述

As you can see, the sequence of pseudo-random numbers generated by this technique repeats after six numbers. It should be clear that the longest sequence that can be generated using this technique is limited by the modulus, M.
In this problem you will be given sets of values for Z, I, M, and the seed, L. Each of these will have no more than four digits. For each such set of values you are to determine the length of the cycle of pseudo-random numbers that will be generated. But be careful: the cycle might not begin with the seed!

Input
Each input line will contain four integer values, in order, for Z, I, M, and L. The last line will contain four zeroes, and marks the end of the input data. L will be less than M.

Output
For each input line, display the case number (they are sequentially numbered, starting with 1) and the length of the sequence of pseudo-random numbers before the sequence is repeated.

Sample Input
7 5 12 4
5173 3849 3279 1511
9111 5309 6000 1234
1079 2136 9999 1237
0 0 0 0

Sample Output
Case 1: 6
Case 2: 546
Case 3: 500
Case 4: 220


题意:

重复输入4个数z, i, m, l,计算规则是l = (z * l + i) %m,然后题目告诉我们必定会出现重复的数,我们要做的是找出循环长度。

思路:

期初我的思路是定义一个temp = (z * temp + i)%m和一个计数器cnt,当出现temp为l的时候cnt的计数就是答案,但是却发现有一组数据的数有提前出现循环的情况而且出现循环的数不是l,这就有问题了。因此找另一个办法,定义一个数组vis访问数组,temp计算的值为下标,每出现一次就将vis[temp]赋值1,并且定义一个数组num第几个出现的数组,每出现一个数num[temp] = cnt++,这样当遇到vis[temp] == 1的时候就知道循环出现的这个数在上一次出现是第几个,用现在的cnt - num[temp]就是答案啦。


代码如下:

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

int num[100000];
int vis[100000];

int main()
{
    long long z, i, m, l, cnt, time = 0;
    while(cin >> z >> i >> m >> l && (z + i + m + l) > 0)
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        memset(num, 0, sizeof(num));
        printf("Case %d: ", ++time);
        long long temp;
        temp = (z * l + i) % m;
        cnt = 1;
        while(1)
        {
            if(vis[temp] == 1)
                break;
            num[temp] = cnt++;
            vis[temp] = 1;
            temp = (z * temp + i) % m;
        }
        cout << cnt - num[temp] << endl;
    }
    return 0;
}

### HRTF算法原理及应用 #### HRTF的基本原理 HRTF(Head Related Transfer Function,头部相关传递函数)是一种用于模拟三维空间声音定位的数字信号处理技术。其核心思想是通过数学模型来描述声音从声源传播到双耳过程中所受到的物理影响,包括头部、耳廓、耳道等结构对声波的反射、折射和衍射效应。 在实际环境中,当一个声音到达人的耳朵时,由于人体结构的影响,不同方向的声音会具有不同的频谱特征。大脑利用这些特征以及时间差和强度差来判断声音的方向。HRTF通过测量或计算特定方向下的这些特征,并将其表示为一对滤波器(分别对应左右耳),从而使得经过HRTF处理的声音能够在立体声耳机上重现原始的空间位置感[^1]。 #### HRTF的数据获取 为了构建准确的HRTF数据集,通常需要进行精确的测量实验。实验中使用人工头模型或者真人受试者,在自由场条件下放置多个扬声器于不同的方位角和仰角,然后记录每个位置处由扬声器发出的测试信号经过人头与耳朵后的响应。随后,将采集到的数据转换成频率域的形式,形成对应的HRTF滤波器组。这种个性化定制的数据能够提供更加真实的听觉体验,但同时也增加了获取成本[^1]。 #### HRTF的应用领域 - **虚拟现实(VR)与增强现实(AR)**:在VR/AR系统中,HRTF被用来创建沉浸式的音频环境,让用户即使闭着眼睛也能感知到周围世界的存在及其变化。 - **游戏开发**:特别是在射击类游戏中,玩家可以通过脚步声、枪击声等音效快速识别敌人的具体方位,提高游戏的真实性和互动性[^2]。 - **远程会议系统**:借助HRTF技术可以实现更自然的多方通话体验,让参与者更容易分辨说话者的身份。 - **助听设备**:对于某些类型的助听器而言,采用适当的HRTF策略可以帮助佩戴者更好地理解来自各个方向的声音信息。 #### HRTF面临的挑战 尽管HRTF提供了强大的空间音频解决方案,但在实际应用过程中仍然存在一些难题: - 个性化问题:每个人的身体构造都有所差异,因此通用型HRTF可能无法达到最佳效果; - 计算复杂度高:实时应用时需要大量的运算资源来执行卷积操作; - 动态跟踪:如果用户头部移动,则必须相应调整应用的HRTF以保持正确的空间感知。 针对上述问题的研究正在不断推进之中,比如通过机器学习方法预测个性化的HRTF参数、优化算法减少计算负担等手段来改善用户体验。 ```python import numpy as np from scipy.signal import convolve def apply_hrtf(audio_signal, hrtf_left, hrtf_right): """ Apply HRTF filters to mono audio signal to create binaural output. :param audio_signal: Mono input signal (numpy array) :param hrtf_left: Left ear HRTF filter coefficients (numpy array) :param hrtf_right: Right ear HRTF filter coefficients (numpy array) :return: Binaural output (numpy array with shape [length, 2]) """ left_channel = convolve(audio_signal, hrtf_left, mode='full') right_channel = convolve(audio_signal, hrtf_right, mode='full') return np.column_stack((left_channel, right_channel)) ``` 该代码示例展示了如何将给定方向的HRTF应用于单声道音频信号以生成双声道输出。这里使用了`scipy.signal.convolve`函数来进行卷积运算,这是实现HRTF效果的关键步骤之一。
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