Rust随机数生成库pcg-mwc的使用：高性能PCG乘法带进位随机数生成器实现

Permuted Mwc随机数生成器

它是PCG家族的一员，但使用了MWC（Multiply-with-carry）生成器而不是LCG（线性同余生成器）。这种MWC是MCG（Multiplicative congruential generator）生成器的一种特殊形式，类似于PGC-64-fast变体。

与PGC-64-fast相比，Mwc256XXA64更快并且产生更高质量的随机数（因为它使用了完整的256位状态，而不是仅使用一半）。

Mwc256XXA64

一个快速的、高质量的伪随机数生成器，具有64位输出和256位状态。在64位架构上更快。

Mwc128XXA32

一个快速的、高质量的伪随机数生成器，具有32位输出和128位状态。在32位架构上更快。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add pcg-mwc

或者在Cargo.toml中添加以下行：

pcg-mwc = "0.2.1"

使用示例

以下是使用pcg-mwc库生成随机数的完整示例：

use pcg_mwc::Mwc256XXA64;
use rand::{Rng, SeedableRng};

fn main() {
    // 创建一个新的随机数生成器实例
    let mut rng = Mwc256XXA64::seed_from_u64(12345); // 使用种子初始化
    
    // 生成不同类型的随机数
    println!("随机u32: {}", rng.gen::<u32>());
    println!("随机u64: {}", rng.gen::<u64>());
    println!("随机f32: {}", rng.gen::<f32>());
    println!("随机f64: {}", rng.gen::<f64>());
    
    // 生成指定范围的随机数
    println!("1-100之间的随机数: {}", rng.gen_range(1..=100));
    
    // 生成随机布尔值
    println!("随机布尔值: {}", rng.gen::<bool>());
    
    // 打乱数组
    let mut arr = [1, 2, 3, 4, 5];
    rng.shuffle(&mut arr);
    println!("打乱后的数组: {:?}", arr);
}

高级用法

use pcg_mwc::Mwc256XXA64;
use rand::{Rng, SeedableRng};

fn main() {
    // 使用系统时间作为种子
    let seed = std::time::SystemTime::now()
        .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
        .unwrap()
        .as_secs();
    
    let mut rng = Mwc256XXA64::seed_from_u64(seed);
    
    // 生成随机密码
    let password: String = (0..16)
        .map(|_| rng.sample(rand::distributions::Alphanumeric) as char)
        .collect();
    println!("随机密码: {}", password);
    
    // 生成高斯分布的随机数
    let normal = rand::distributions::Normal::new(0.0, 1.0);
    println!("高斯分布随机数: {}", rng.sample(normal));
}

性能说明

Mwc256XXA64在64位架构上性能最佳，适合需要高质量随机数的应用场景。对于32位系统，可以考虑使用Mwc128XXA32以获得更好的性能。

完整示例demo

下面是一个整合基础用法和高级用法的完整示例：

use pcg_mwc::Mwc256XXA64;
use rand::{Rng, SeedableRng};
use rand::distributions::{Alphanumeric, Normal};

fn main() {
    println!("=== 基础随机数生成示例 ===");
    basic_random_demo();
    
    println!("\n=== 高级随机数生成示例 ===");
    advanced_random_demo();
}

fn basic_random_demo() {
    // 使用固定种子初始化
    let mut rng = Mwc256XXA64::seed_from_u64(12345);
    
    // 生成各种基本类型的随机数
    println!("随机u8: {}", rng.gen::<u8>());
    println!("随机i32: {}", rng.gen::<i32>());
    println!("随机f64: {}", rng.gen::<f64>());
    println!("随机布尔值: {}", rng.gen::<bool>());
    
    // 生成范围随机数
    println!("1-100之间的整数: {}", rng.gen_range(1..=100));
    println!("0.0-1.0之间的浮点数: {}", rng.gen_range(0.0..1.0));
    
    // 数组打乱
    let mut cards = ["A", "K", "Q", "J", "10"];
    rng.shuffle(&mut cards);
    println!("打乱后的牌组: {:?}", cards);
}

fn advanced_random_demo() {
    // 使用系统时间作为种子
    let seed = std::time::SystemTime::now()
        .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
        .unwrap()
        .as_secs();
    let mut rng = Mwc256XXA64::seed_from_u64(seed);
    
    // 生成随机字符串
    let random_string: String = (0..10)
        .map(|_| rng.sample(Alphanumeric) as char)
        .collect();
    println!("随机字符串: {}", random_string);
    
    // 生成随机颜色RGB值
    let color = (
        rng.gen_range(0..=255),
        rng.gen_range(0..=255),
        rng.gen_range(0..=255)
    );
    println!("随机RGB颜色: {:?}", color);
    
    // 生成正态分布随机数
    let normal = Normal::new(0.0, 1.0);
    println!("正态分布随机数: {:.4}", rng.sample(normal));
    
    // 生成随机选择
    let options = ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"];
    println!("随机选择水果: {}", rng.choose(&options).unwrap());
}

这个完整示例展示了：

1. 基础随机数生成功能
2. 使用系统时间作为种子
3. 生成随机字符串和颜色
4. 使用概率分布生成随机数
5. 从集合中随机选择元素

Mwc256XXA64提供了高性能的随机数生成能力，适用于各种需要随机数的场景。