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C#はマルチパラダイムプログラミング言語の1つで、命令形・宣言型・関数型・ジェネリック型・コンポーネント指向・オブジェクティブ指向のプログラミング開発すべてに対応しています。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

再帰

情報工学における再帰とは、プログラムのあるメソッドの処理上で自身のメソッドが再び呼び出されている処理の事をいいます。

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3回答

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再帰関数内でRandomを用いて乱数を発生させると同じ数字になってしまう。

6HdwN23qILrBn2e

総合スコア6

C#

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投稿2019/12/20 11:25

実現したいこと

再起関数内で、乱数を発生させて配列に格納したいのですが、すべて同じ数字になってしまいます。
なぜこうなってしまうんでしょうか・・・。

※ソースコードは核となる部分だけ取り出し単純化しています。forループを使えばいいのになど思われるかもしれませんが、現在作っている本来のプログラムの都合上、再起関数で実現したいのでその点はあらかじめご了承ください。

該当のソースコード

C#

1using System; 2using System.Windows.Forms; 3 4namespace _2019_12_20実験 5{ 6 7 public partial class Form1 : Form 8 { 9 const int ArraySize = 5; 10 11 public Form1() 12 { 13 InitializeComponent(); 14 15 int[] array1 = new int[ArraySize]; 16 17 random_func(0, array1); 18 19 for (int i = 0; i < ArraySize; i++) 20 { 21 textBox1.Text = textBox1.Text + array1[i]; 22 } 23 } 24 25 26 private void random_func(int i, int[] array) 27 { 28 Random rand = new Random(); 29 30 array[i] = rand.Next(0, 10); 31 32 if (i < ArraySize - 1) 33 { 34 random_func(i + 1, array); 35 } 36 } 37 38 } 39}

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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guest

回答3

0

Random rand = new Random();

ここで乱数のシードが同一になってしまうのでしょう.

random_func()内で毎回newで作るのではなく,
random_func()の引数にRandomを与えるようにして
random_func()内は与えられたものを使うようにすればよいように思います.

投稿2019/12/20 11:37

編集2019/12/20 11:38
fana

総合スコア11658

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6HdwN23qILrBn2e

2019/12/22 07:26

解決策のご提示ありがとうございます。Randomを引数にしたらうまく乱数を発生させることができました
guest

0

Random()のヘルプより、デフォルトコンストラクタでは乱数の種にシステムクロックが使用されると書いてあります。
再帰処理でインスタンスを毎回作っていますが、別の値が得られるほど種が変わっていないのでは?

ほとんどの Windows システムでは、15ミリ秒以内に作成された Random オブジェクトのシード値が同一である可能性があります。

投稿2019/12/20 11:37

編集2019/12/20 11:39
Mithra

総合スコア21

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ベストアンサー

Randomが作る乱数、というかプログラミングで乱数と呼ばれる物は疑似乱数といってランダムに見える値ではありますが実際には乱数ではありません。
Randomは乱数を生成するに当たってシード、種になる値を使います。このシードはインスタンス生成時に決めますが、同じシードで作ったインスタンスからは同じ順序で乱数が発生します。

今回は引数なしのコンストラクタを使用していますが、この場合現在の時間(厳密ではありませんがそのようなもの)をシードにします。
ところが、インスタンスの生成間隔があまりにも短いとシードが同じになってしまいます。乱数がすべて同じ値になってしまったのはこれが原因でしょう。
iと時刻などを使ってシードを作るか、同じインスタンスから乱数を生成すれば回避できるかと思います。

ちなみに学術分野では標準の乱数生成アルゴリズムではランダム性が不十分な場合があり、メルセンヌツイスターといったより質の良い乱数生成アルゴリズムがあったりします。
他にも単純なビット演算の組み合わせで高速に乱数生成するxorshift法など乱数は意外と奥が深いです。

投稿2019/12/20 11:37

編集2019/12/20 11:44
退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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6HdwN23qILrBn2e

2019/12/22 07:27

丁寧に理由を述べてくださりありがとうございます。 今のプログラムが終わって時間ができたら乱数について調べてみたいです、、!
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