将pseduo随机数约束到较小范围的正确方法是什么？

Question

将PRNG的值约束到较小范围的最佳方法是什么？如果使用模数,则旧的最大数字不能被新的最大数字整除,而是偏向0通过(old_max - new_max - 1).我认为最好的方法是这样的(这是浮点数,而不是整数数学)

random_num = PRNG() / max_orginal_range * max_smaller_range

但是我的直觉中有些东西让我质疑那种方法(可能是浮点实现和表示差异？).

随机数生成器将在硬件和软件平台上产生一致的结果,并且约束也需要.

我有理由怀疑上面的伪代码(但不是出于我的想法).MichaelGG的回答让我以不同的方式思考问题.我可以使用较小的数字对其进行建模并测试每个结果.所以,我们假设我们有一个PRNG产生0到31之间的随机数,你希望较小的范围是0到9.如果你使用模数你偏向0,1,2和3.如果你使用伪代码在你偏向0,2,5和7之上.我认为没有一种方法可以将一组映射到另一组.到目前为止,我提出的最好的方法是重新生成大于old_max/new_max,但也存在深层问题的随机数(减少周期,生成新数字的时间,直到一个在正确的范围内,等等).

我想我可能会天真地接近这个问题.可能是时候开始对文献进行一些认真的研究了(有人必须先解决这个问题).

Answer 1

我知道这可能不是一个特别有用的答案，但我认为最好的方法是设想几种不同的方法，然后尝试它们几百万次，并检查结果集。

如有疑问，请亲自尝试一下。

编辑

应该注意的是，许多语言（例如 C#）在其功能中内置了限制

int maximumvalue = 20;
Random rand = new Random();

rand.Next(maximumvalue);

只要有可能，您就应该使用这些代码，而不是您自己编写的任何代码。不要重新发明轮子。