种子随机数生成器 seedrandom 的作用？

种子随机数生成器（Seed-based Random Number Generator）是一种使用初始值（称为“种子”）来初始化随机数生成过程的方法。这种类型的随机数生成器在计算机科学和编程中有多种用途，特别是在需要可重复的随机性或特定随机序列的情况下。

作用

1. 可重复性：

   • 调试与测试：通过设置相同的种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是完全相同的。这对于调试代码非常有用，因为你可以重现特定的行为或错误。
   • 实验复现：在科学研究中，为了保证实验结果的可验证性和可重复性，使用固定的种子生成随机数是非常重要的。

2. 公平性和一致性：

   • 游戏开发：在某些游戏中，开发者可能希望某些事件的发生具有一定的随机性，但同时又要求这些事件在不同的游戏会话中保持一致。例如，在单人游戏中，某个关卡的布局可能是基于随机数生成的，但如果每次玩这个关卡时布局都不同，玩家可能会感到困惑或不满。因此，开发者可以为每个关卡设定一个固定的种子，使得每次游玩该关卡时布局都是相同的。
   • 模拟和建模：在进行复杂的系统模拟或数学建模时，使用相同的种子可以帮助研究者比较不同的模型参数对结果的影响，而不必担心随机性带来的变化。

3. 安全性：

   • 密码学应用：虽然大多数基于种子的随机数生成器不适合直接用于加密目的（因为如果种子被预测到，整个序列都可以被预测），但在某些情况下，它们仍然可以作为辅助工具使用。例如，生成密钥对时，可以通过安全的随机源生成种子，然后用这个种子来初始化更复杂的随机数生成算法。

4. 分布式计算：

   • 任务分配：在分布式计算环境中，为了公平地分配任务或者数据集，可以使用基于种子的随机数生成器来打乱任务列表或数据分片。这样可以确保即使在不同的节点上执行相同的操作，也能得到一致的结果，同时避免了手动分配任务的复杂性。

5. 机器学习和数据处理：

   • 数据划分：在机器学习项目中，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。为了保证每次分割的数据分布一致，可以使用相同的种子来进行随机抽样。
   • 超参数优化：当进行超参数搜索时，有时会利用随机搜索策略。为了能够重现最佳模型的选择过程，记录下所使用的种子值是很重要的。

示例

假设你正在编写一个程序来模拟掷骰子的过程，并且你想确保每次运行程序时都能得到相同的序列：

import random

# 设置种子
seed_value = 42
random.seed(seed_value)

# 模拟掷骰子10次
for _ in range(10):
    print(random.randint(1, 6))

在这个例子中，无论何时运行这段代码，只要种子值保持不变（这里是 42），输出的十个随机数序列也将始终保持一致。

总结

种子随机数生成器提供了一种控制随机性的方法，使其既可以具备随机特性，又能满足特定场景下的可重复需求。这在软件开发、科学研究、游戏设计等多个领域都有广泛的应用。

https://github.com/davidbau/seedrandom