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Wie kann ich in C# eindeutige Zufallszahlen generieren, wenn System.Random fehlschlägt?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2025-01-21 13:07:12512Durchsuche

How Can I Generate Unique Random Numbers in C# When System.Random Fails?

Bewältigung der Herausforderung der Generierung eindeutiger Zufallszahlen in C#

Das Generieren eindeutiger Zufallszahlen ist bei vielen Programmieraufgaben von entscheidender Bedeutung. Die in C# integrierte System.Random-Klasse garantiert jedoch nicht automatisch die Einzigartigkeit. Dies kann zu doppelten Zahlen führen, wie ein Entwickler herausfand, selbst wenn die Random-Instanz außerhalb der Funktion deklariert wird.

Das Problem und eine bessere Lösung:

Der mit Random.Next() verwendete Seed steuert die Einzigartigkeit nicht direkt. Hier ist eine effektivere Strategie:

  1. Sammlungen für Einzigartigkeit nutzen:

    • Führen Sie eine Liste zum Speichern generierter Nummern.
    • Bevor Sie eine neu generierte Nummer hinzufügen, prüfen Sie, ob diese bereits in der Liste vorhanden ist. Fügen Sie es nur hinzu, wenn es eindeutig ist.
    <code class="language-csharp">public Random a = new Random();
    public List<int> randomList = new List<int>();
    int MyNumber = 0;
    private void GenerateUniqueNumber()
    {
        MyNumber = a.Next(0, 10);
        if (!randomList.Contains(MyNumber))
            randomList.Add(MyNumber);
    }</code>
  2. Erstellen eines benutzerdefinierten Zufallszahlengenerators:

    • Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Generator, um die Einzigartigkeit innerhalb eines definierten Bereichs sicherzustellen. Dies erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung von Randfällen und eine Optimierung der Leistung.

Alternative Bibliotheken erkunden:

Mehrere Alternativen bieten eine verbesserte Zufallszahlengenerierung:

  • RandomNumberGenerator: Eine kryptografisch sicherere Option.
  • Guid.NewGuid(): Erzeugt global eindeutige Bezeichner (GUIDs), geeignet, wenn die sequentielle Eindeutigkeit nicht entscheidend ist.
  • Generatoren innerhalb von System.Numerics.Tensors: Bietet Zufallsstichprobenmethoden für verschiedene Verteilungen.

Der beste Ansatz hängt von den Anforderungen der Anwendung, Leistungseinschränkungen und dem erforderlichen Grad an Zufälligkeit ab.

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