Random

01 · Problem

Wofür braucht man das?

Simulationen und Tests benötigen reproduzierbare Folgen statt des globalen und nicht seedbaren Math.random.

02 · Denkmodell

Das mentale Modell

Ein Seed initialisiert einen endlichen Zustand. Jede Transition produziert einen Integer und den nächsten Zustand; Float- und Bereichsfunktionen sind sichere Abbildungen darauf.

03 · Kontrollfluss

Was passiert in welcher Reihenfolge?

1. Seed auf eine feste, gültige Zustandsbreite normalisieren.
2. Pro Abruf exakt eine deterministische State-Transition ausführen.
3. Unsigned Integer in [0, 1) oder ohne Modulo-Bias in einen Integerbereich abbilden.
4. Gewichtete Auswahl über positive Rohgewichte und kumulative Intervalle ausführen.

04 · Bauteile

Die entscheidenden Verträge

05 · Selbst bauen

Selbst implementieren

Ein Xorshift32 genügt als kleiner reproduzierbarer Generator; Sicherheit ist ausdrücklich nicht sein Ziel.

1. Seed als von null verschiedenen uint32 normalisieren.
2. State ausschließlich über die definierte Bittransition verändern.
3. Durch 2^32 teilen, damit nextFloat niemals 1 ergibt.

class XorShift32 {
  private state: number;
  constructor(seed: number) { this.state = seed >>> 0 || 0x9e3779b9; }

  nextUint32() {
    let value = this.state;
    value ^= value << 13;
    value ^= value >>> 17;
    value ^= value << 5;
    return (this.state = value >>> 0);
  }

  nextFloat() { return this.nextUint32() / 0x1_0000_0000; }
}

06 · Verifizieren

Was solltest du testen?

• Gleiche Seeds liefern über viele Schritte exakt gleiche Folgen.
• Jeder Float liegt in [0, 1) und jede Integerabbildung im verlangten Bereich.
• Gewichtete Auswahl lehnt leere, negative, NaN- und vollständig nullgewichtete Listen ab.

07 · Grenzen

Kompromisse und Stolperfallen

• Kleine PRNGs sind schnell und statistisch begrenzt.
• Große Zustände verbessern Perioden, machen Snapshot und Restore teurer.
• Keiner dieser Algorithmen darf für Schlüssel, Tokens oder andere Sicherheitswerte verwendet werden.

08 · Weiterdenken

Quellcode und verwandte Ideen

yarn tsx packages/random/examples/basic.ts