Статья предоставлена
(c) Nikitine Valeri F. 2000,
web: algorithm.narod.ru

Самая простая последовательность, которую можно предложить для реализации генератора равномерного распределения:

при соответствующем выборе констант. Константы были предложены Park и Miller:

Прямое приложение этого метода возможно на языках ассемблера, но языки высокого уровня могут при этом зафиксировать переполнение. Для обхода этого Scharge предложил метод частичной факторизации модуля. Модуль разлагается в выражение:

Если r<q и 0<z<m-1, то при этом величины a*(z mod q) и r*[z/q] всегда лежат в интервале 0,...,m-1. Для умножения (a*z)(mod m) при этом используется алгоритм:

• t = a(z mod q)-r[z/q]
• если t<0, то t += m.
• (a*z)(mod m)=t.

В случае констант Парка-Миллера можно использовать q=12773 и r=2836.

/* Minimal portable random generator by Park and Miller */

/* Lewis-Goodman-Miller constants */
#define IA 16807
#define IM 2147483647
#define AM (1./IM)
/* Scharge constants */
#define IQ 12773
#define IR 2836
/* Special mask to be explained below */
#define MASK 123456789

static long dummy;

/* initial seed, for all the generators here */
void Seed(long dum) {dummy=dum;}

/* returns random uniformly distributed between 0 and 1 */
float unirand0(void) {
 long k;
 float ans;
 dummy^=MASK;	/* avoid dummy==0 */
 k=dummy/IQ;
 if((dummy=IA*(dummy-k*IQ)-IR*k)<0) dummy+=IM;
 ans=AM*dummy;
 dummy^=MASK;	/* restore unmasked dummy */
 return(ans);
}

Использование маски связано с тем, что специфика алгоритма не позволяет устанавливать счетчик в нуль. Но, как показывает опыт, большинство пользователей счетчиков делают именно так. Маска гарантирует, что установленный счетчик не будет нулем. Если вы очень уверены в том, что человек не допустит подобной ошибки после вашего предупреждения, то можете убрать из программы все инструкции, связанные с маской.

В дополнение к предыдущему алгоритму, производит перетасовку по методу Bays и Durham, что позволяет уничтожить нежелательные корреляции между сериями сгенерированных случайных чисел.

/* Minimal random generator with Bays-Durham shuffle */

/* previous functions, variables and constants are described above. 
   Only additional follow */
#define NTAB 32
#define NWUP 8
#define NDIV (1+(IM-1)/NTAB)
#define EPS 1.2e-7
#define RNMX (1.0-EPS)

float unirand1(void) {
 int j;
 long k;
 static long iy=0,iv[NTAB];
 float temp;
 /* initialize */
 if(dummy<=0 || !iy) {
  /* avoid negative or zero seed */
  if(dummy<0) dummy=-dummy;
  else if(dummy==0) dummy=1;
  /* after NWUP warmups, initialize shuffle table */
  for(j=NTAB+NWUP-1;j>=0;j--) {
   k=dummy/IQ;
   if((dummy=IA*(dummy-k*IQ)-IR*k)<0) dummy+=IM;
   if(j<NTAB) iv[j]=dummy;
  }
  /* first specimen from the table */
  iy=iv[0];
 }
 /* regular work: generate new number */
 k=dummy/IQ;
 if((dummy=IA*(dummy-k*IQ)-IR*k)<0) dummy+=IM;
 /* shuffle output */
 iy=iv[j=iy/NDIV];iv[j]=dummy;
 /* return */
 if((temp=AM*iy)>RNMX) return(RNMX);
 else return(temp);
}

Заметим, что маска здесь не применяется, поскольку метод инициализации алгоритма отсекает ошибочные значения текущего счетчика.

Алгоритм Парка-Миллера с перетасовкой проходит все известные тесты, включая и те, где без перетасовки этот алгоритм дает сбой. Хорошее поведение наблюдается до значений числа вызовов счетчика порядка 10⁸, где он начинает повторяться.