メールアドレスから疑似乱数まで[終了]

私の目的：

メールアドレスを取り、1、2、3、4の疑似乱数を出力する機能が欲しいのですが。

少し詳細：

準乱数とは、電子メールアドレスの一般的な母集団が与えられた場合、1、2、3、または4の値を取得する確率はほぼ同じであること、およびドメイン名などの電子メールアドレスの明らかな体系的なプロパティは、 1、2、3、または4の値を取得する確率には影響しません。

少し背景：

私は質問に書かれたオンライン実験を行っており、参加者は2回ログインします。参加者を4つのグループのいずれかにランダムに割り当てたい。これは1つのセッションで簡単に実行できますが（乱数ジェネレーターを使用できます）、セッション間の割り当てを覚えておく方法が必要です。したがって、参加者のメールから準ランダムなグループ割り当てを抽出できると思いました。また、私が自由に使用できる一連の機能にも制限があります（完全なリストについては、こちらを参照してください）。文字列関数は、次のとおりです。

最初の考え：

ほぼ等しい確率で1、2、3、または4の値を返すメールアドレスの機能のセットを抽出しようと考えました。次に、これらのプロパティを合計して、mod 4 + 1を取得します。したがって、中心極限定理のようなものを想定すると、私は近づくかもしれません。

私の頭に浮かんだ可能な機能：

• 文字列の長さ
• 最初の「a」、「b」などの位置

ハッシュ関数を検索します（例：http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function）。

電子メール内の可能な各文字の数字のルックアップテーブルを用意しないのはなぜですか。次に、数値を連結してシードを形成します。例えば、

A 1
B 2
C 3
....
@ 27
....

したがって、abc @ cccは12327333に変換されます。これにより、各ユーザーに一意のシードが与えられます。次に、これを使用して1、2、3、4を生成します。

あなたの質問から、あなたは「迅速で汚い解決策」を気にしないように見えます。私の解決策の1つの問題は、電子メールアドレスがランダムではないことです。たとえば、「z」の文字を含む電子メールアドレスはほとんどありませんが、すべての電子メールアドレスには「@」が含まれます。

他の優れた回答への追加として、R言語での単純な例を示し、非常に単純なハッシュ関数を示します。これは、この目的には十分なはずです。一部の電子メールアドレスをテストデータとして取得するために、コンピューターにインストールされている（多すぎる！）Rパッケージのメンテナーの電子メールを含む文字ベクトルを取得します。

library(stringr) # on CRAN 
last <- function(x) { return( x[length(x)] ) }

INST  <-  installed.packages(priority="NA", fields=c("Maintainer"))
Maintainer <- INST[, "Maintainer"]
Mlist <- str_split(Maintainer, "[[:blank:]]")
Maddr <- sapply(Mlist, FUN=last)
Maddr <- str_replace(Maddr, "[<>]", "")
Maddr <- unique(Maddr)

次に、電子メールアドレスの各文字からいくつかの数値を取得し、それらを追加し、剰余4を計算して1を追加する単純な関数を定義します。これにより、結果1、2、3または4のいずれかが常に返されます。

apply_to_each_char  <-  function(w, FUN) {
    ww <-  str_split(w, "")[[1]]
    res <- sapply(ww, FUN)
    } # END apply_to_each_char
charsum <- function(word) { # length-one char vector
    sum0 <- sum( apply_to_each_char(word, function(w) as.integer(charToRaw(w)) ))
    return( 1 + sum0 %% 4)
    } # end charsum

次にそれを適用します：

hashes <- sapply(Maddr, charsum)
table(hashes)
hashes
  1   2   3   4 
542 511 562 552 

結果の分布が均一に近いことがわかります。

各文字をASCII数に変換し、それらをすべて掛け合わせて強制的にオーバーフローさせてから、最下位桁でモジュラス演算を実行することもできます。これが疑似ランダムでは十分でない場合は、数値を少しビットシフトすることができます...

-ラルフ冬