プレーンなJavaScriptで、多くの優れた短くて高速な擬似乱数ジェネレーター（PRNG）関数を実装しました。それらのすべてを播種し、良質の数を提供することができます。
まず、PRNGを適切に初期化するように注意してください。以下のほとんどのジェネレータには、シード生成手順が組み込まれていない（簡単にするため）が、PRNGの初期状態として1つ以上の32ビット値を受け入れます。類似のシード（たとえば、1と2の単純なシード）は、弱いPRNGで相関を引き起こし、結果として同様のプロパティ（ランダムに生成されたレベルが類似するなど）を持つ出力をもたらす可能性があります。これを回避するには、適切に分散されたシードを使用してPRNGを初期化することをお勧めします。
ありがたいことに、ハッシュ関数は、短い文字列からPRNGのシードを生成するのに非常に優れています。2つの文字列が類似している場合でも、優れたハッシュ関数は非常に異なる結果を生成します。MurmurHash3の混合関数に基づく例を次に示します。
function xmur3(str) {
for(var i = 0, h = 1779033703 ^ str.length; i < str.length; i++)
h = Math.imul(h ^ str.charCodeAt(i), 3432918353),
h = h << 13 | h >>> 19;
return function() {
h = Math.imul(h ^ h >>> 16, 2246822507);
h = Math.imul(h ^ h >>> 13, 3266489909);
return (h ^= h >>> 16) >>> 0;
}
}
各後続の呼復帰機能のは、xmur3PRNGシードとして使用される新しい「ランダム」32ビットのハッシュ値を生成します。使い方は次のとおりです。
// Create xmur3 state:
var seed = xmur3("apples");
// Output four 32-bit hashes to provide the seed for sfc32.
var rand = sfc32(seed(), seed(), seed(), seed());
// Output one 32-bit hash to provide the seed for mulberry32.
var rand = mulberry32(seed());
// Obtain sequential random numbers like so:
rand();
rand();
または、シードを埋め込むダミーデータを選択し、ジェネレータを数回（12〜20回）進めて、初期状態を完全に混合します。これは、PRNGのリファレンス実装でよく見られますが、初期状態の数を制限します。
var seed = 1337 ^ 0xDEADBEEF; // 32-bit seed with optional XOR value
// Pad seed with Phi, Pi and E.
// https://en.wikipedia.org/wiki/Nothing-up-my-sleeve_number
var rand = sfc32(0x9E3779B9, 0x243F6A88, 0xB7E15162, seed);
for (var i = 0; i < 15; i++) rand();
これらのPRNG関数の出力は、32ビットの正の数値（0から2 32 -1）を生成しMath.random()、乱数が必要な場合は、と同等の0-1（0を含む、1を含まない）の間の浮動小数点数に変換されます。特定の範囲のMDNに関するこの記事を読んでください。生ビットのみが必要な場合は、最後の除算演算を削除してください。
注意すべきもう1つの点は、JSの制限です。数値は、53ビットの解像度までの整数のみを表すことができます。また、ビット単位の演算を使用する場合、これは32に削減されます。これにより、64ビットの数値を使用するCまたはC ++で記述されたアルゴリズムの実装が困難になります。64ビットコードの移植には、パフォーマンスを大幅に低下させる可能性のあるシムが必要です。そのため、単純さと効率のために、JSと直接互換性があるため、32ビット演算を使用するアルゴリズムのみを検討しました。
次に、ジェネレーターに進みます。（私はここに参照付きの完全なリストを維持しています）
sfc32（シンプルな高速カウンター）
sfc32は、PractRand乱数テストスイート（もちろん合格）の一部です。sfc32は128ビットの状態を持ち、JSでは非常に高速です。
function sfc32(a, b, c, d) {
return function() {
a >>>= 0; b >>>= 0; c >>>= 0; d >>>= 0;
var t = (a + b) | 0;
a = b ^ b >>> 9;
b = c + (c << 3) | 0;
c = (c << 21 | c >>> 11);
d = d + 1 | 0;
t = t + d | 0;
c = c + t | 0;
return (t >>> 0) / 4294967296;
}
}
マルベリー32
Mulberry32は32ビット状態のシンプルなジェネレーターですが、非常に高速で品質が優れています（著者は、gjrandテストスイートのすべてのテストに合格し、完全な2 32期間を持っていますが、確認していません）。
function mulberry32(a) {
return function() {
var t = a += 0x6D2B79F5;
t = Math.imul(t ^ t >>> 15, t | 1);
t ^= t + Math.imul(t ^ t >>> 7, t | 61);
return ((t ^ t >>> 14) >>> 0) / 4294967296;
}
}
あなただけの単純だが必要な場合、私はこれをお勧めしますまともな PRNGをし、（参照乱数の十億を必要としない誕生日の問題を）。
xoshiro128 **
2018年5月の時点で、xoshiro128 **はVigna / Blackman（Chromeで使用されるxoroshiroも書いた）によるXorshift ファミリーの新しいメンバーです。128ビットの状態を提供する最速のジェネレーターです。
function xoshiro128ss(a, b, c, d) {
return function() {
var t = b << 9, r = a * 5; r = (r << 7 | r >>> 25) * 9;
c ^= a; d ^= b;
b ^= c; a ^= d; c ^= t;
d = d << 11 | d >>> 21;
return (r >>> 0) / 4294967296;
}
}
著者は、ランダム性テストによく合格していると主張しています（ただし、警告があります）。他の研究者は、TestU01の一部のテスト（特に、LinearCompおよびBinaryRank）に失敗することを指摘しています。実際には、フロートが使用されている場合（これらの実装など）に問題が発生することはありませんが、生の下位ビットに依存している場合は問題が発生する可能性があります。
JSF（ジェンキンスのスモールファスト）
これは、ISAACとSpookyHashを作成したBob Jenkins（2007）によるJSFまたは「smallprng」です。それは合格ではないが早くSFCとして、PractRandテストをして、非常に高速である必要があります。
function jsf32(a, b, c, d) {
return function() {
a |= 0; b |= 0; c |= 0; d |= 0;
var t = a - (b << 27 | b >>> 5) | 0;
a = b ^ (c << 17 | c >>> 15);
b = c + d | 0;
c = d + t | 0;
d = a + t | 0;
return (d >>> 0) / 4294967296;
}
}
LCG（別名Lehmer / Park-Miller RNGまたはMCG）
LCGは非常に高速でシンプルですが、そのランダム性の品質は非常に低いため、不適切に使用するとプログラムにバグが発生する可能性があります。それにもかかわらず、使用に示唆いくつかの答えよりも有意に良好ですMath.sinかMath.PI！ワンライナーですが、素晴らしいです:)。
var LCG=s=>()=>(2**31-1&(s=Math.imul(48271,s)))/2**31;
この実装は、1988年と1993年にPark–Millerによって提案されたように最小標準 RNG と呼ばれ、C ++ 11としてとして実装されています。状態は31ビットであることを覚えておいてください（31ビットは20億の可能な状態を与え、32ビットはそれの2倍を与えます）。これは、他の人が置き換えようとしているまさにそのタイプのPRNGです。minstd_rand
それは機能しますが、本当に速度が必要で、ランダム性の品質（とにかくランダムとは何ですか？）を気にしない限り、私はそれを使用しません。ゲームジャムやデモなどに最適です。LCG はシード相関の影響を受けるため、LCGの最初の結果を破棄するのが最善です。また、LCGの使用を主張する場合は、増分値を追加すると結果が向上する可能性がありますが、はるかに優れたオプションが存在する場合、それはおそらく無益な練習になります。
32ビットの状態を提供する他の乗算器があるようです（状態空間の増加）。
var LCG=s=>()=>(s=Math.imul(741103597,s)>>>0)/2**32;
var LCG=s=>()=>(s=Math.imul(1597334677,s)>>>0)/2**32;
これらのLCG値は次のとおりです。P。L'Ecuyer：1997年4月30日、さまざまなサイズと適切な格子構造の線形合同生成器の表。