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程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

前段時間去電影院看了《復仇者聯盟4:終局之戰》,作為一個漫威粉三個小時看的是意猶未盡。

在《復仇者聯盟》電影中,滅霸畢生都有一個目標,那就是通過抹除一半的生命來維持宇宙的平衡。

並且,滅霸還說,這個抹除過程是:隨機性的、不夾私情、絕對公平、無論貴賤。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

那麼,到底什麼是隨機?他所謂的隨機真的如他所說是不夾私情、絕對公平以及無論貴賤的嗎?

隨機性

隨機性這個詞是用來表達目的、動機、規則或一些非科學用法的可預測性的缺失。一個隨機的過程是一個不定因子不斷產生的重覆過程。

提到隨機性,不得不提的就是隨機數,隨機數在計算機應用中使用的比較廣泛,最為熟知的便是在通信安全和現代密碼學等領域中的應用。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

隨機數分為真隨機數和偽隨機數,我們程序中使用的基本都是偽隨機數。

  • 真隨機數,通過物理實驗得出,比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等。需要滿足隨機性、不可預測性、不可重現性。
  • 偽隨機數,通過一定算法和種子得出。軟件實現的是偽隨機數。

只要這個隨機數是由確定算法生成的,那就是偽隨機。只能通過不斷算法優化,使你的隨機數更接近隨機。

有限狀態機不能產生真正的隨機數的。所以,現代計算機中,無法通過一個純算法來生成真正的隨機數。無論是哪種語言,單純的算法生成的數字都是偽隨機數,都是由可確定的函數通過一個種子,產生的偽隨機數。

為啥滅霸並不公平?

前面我們提到過,真隨機數要滿足隨機性、不可預測性、不可重現性。

我們按照這三個性質逐一分析下,看看滅霸到底是不是公平的。

隨機性

隨機性,指的是不存在統計學偏差,是完全雜亂的數列。

復聯3中,滅霸打了指響之後,復仇者聯盟中存活和死亡的名單其實並不是隨機的。其中很多對CP都是殺1留1的。如鋼鐵俠——蜘蛛俠、美隊——冬兵、火箭浣熊——格魯特、蟻人——黃蜂女等。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

而且,還有一點就是,如果真的是隨機性的話,那麼滅霸自己也是有一定的概率會被抹除的,但是,他早就知道自己不會被抹除,並且已經制定好了退休計劃。

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並且,在復聯3中,奇異博士用時間寶石和滅霸換了鋼鐵俠的生命,說明滅霸其實是選擇性的進行抹除的。

可見,滅霸的指響抹除過程並不是隨機的。

不可預測性

不可預測性,指的是不能從過去的數列推測出下一個出現的數。

這一點瞭解電影的朋友應該都知道,奇異博士曾經利用時間寶石穿越了時空,預測了未來,並看到了14000605種可能。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

可見,滅霸的指響抹除過程並不是不可預測的。

不可重現性

不可重現性,除非將數列本身保存下來,否則不能重現相同的數列。

在復聯3中,鋼鐵俠問奇異博士,14000605種可能中,勝利的有多少種。奇異博士回答:1種。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

在復聯4中,最後奇異博士對鋼鐵俠比了下麵這樣一個手勢。說明,他看到的那唯一一種勝利的可能要復現了。

程序員實踐告訴你滅霸其實並不公平?

可見,滅霸的指響抹除過程並不是不可復現的。

綜上,滅霸的指響抹除過程不符合隨機性、不可預測性以及不可復現性。所以,滅霸的指響抹除過程並不是真正的隨機的。

通過現象來看,滅霸的抹除操作很可能只是通過簡單的分層抽樣實現的。簡單操作過程如下:

  • 1、把需要特殊處理,不做抹除的人的DNA單獨從所有物種的DNA庫中識別出來,並保存到緩存中。
  • 2、根據不同的條件把DNA庫中的所有生命體劃分成若干區塊,如地球人、阿斯加德人等。把他們的DNA信息保存到不同的數據庫中。在遍歷的過程中,如果遇到緩存中已有的數據,則跳過。
  • 3、再根據物種多樣性,如性別、年齡段、職業等把同一個分庫中的數據分別劃分到不同的表中,保證每一張分表中都包含了完整的物種多樣性。
  • 4、遍歷所有數據庫,按順序的刪除每個數據庫中一半的分表。如地球人的數據庫中共有1024張表,只保留512張即可。
  • 5、再把緩存中的數據同步到數據庫中。

這樣,在後面需要複活這些人的時候,只需要找到數據庫的Binlog,把數據重新寫入數據庫就行了。

真隨機數生成器

真正的隨機數是使用物理現象產生而不是計算機程序產生的。生成隨機數的設備我們稱之為真隨機數生成器。

這樣的設備通常是基於一些能生成低等級、統計學隨機的“噪聲”信號的微觀現象,如熱力學噪聲、光電效應和量子現象。

從某種程度上來說,基於經典熱噪聲的隨機數芯片讀取當前物理環境中的噪聲,並據此獲得隨機數。這類裝置相對於基於軟件算法的實現,由於環境中的變量更多,因此更難預測。

然而在牛頓力學的框架下,即使影響隨機數產生的變量非常多,但在每個變量的初始狀態確定後,整個系統的運行狀態及輸出在原理上是可以預測的,因此這一類裝置也是基於確定性的過程,只是某種更難預測的偽隨機數。

但是,量子力學的發現從根本上改變了這一局面,因為其基本物理過程具有經典物理中所不具有的內稟隨機性,從而可以製造出真正的隨機數產生器。

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據美國國家標準與技術研究院(NIST)官網消息,該機構研究人員在2018年4月出版的《自然》雜誌上撰文指出,他們開發出一種新方法,可生成由量子力學保證的隨機數字。新技術超越了此前獲得隨機數字的所有方法,得到了“真正的隨機數字”,有助增強密碼系統的安全性。(原文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-018-0019-0.epdf )

NIST數學家彼特·比爾霍斯特進一步解釋說:“諸如翻轉硬幣之類的情況似乎是隨機的,但如果能看到硬幣確切的下落路徑,最終結果也是可以預測的。因此,很難保證給定經典來源真正不可預測。量子力學在產生隨機性方面表現更好,量子隨機是真正的隨機,因為對處於‘疊加’狀態的量子粒子進行測量,得到的結果基本上是不可預測的。”

在復聯4中,也有很多和量子物理有關的知識,甚至最終可以扭轉乾坤也是依靠的量子領域。漫威電影的宗旨可以高度概括成以下四句話:遇事不決,量子力學。 解釋不通,穿越時空。 篇幅不夠,平行宇宙。 定律不足,高維人族。

Java中的隨機數生成器

Java中生成隨機數還是比較簡單的,Java提供了很多種API可以供開發者使用。

通過時間獲取

在Java中,可以通過System.currentTimeMillis()來獲取當前時間毫秒數:

final long l = System.currentTimeMillis();

若要獲取指定範圍的數字,只需要對數字進行取模就行了,如下方法可以獲得0-99的隨機數:

final long l = System.currentTimeMillis();
final int i = (int)( l % 100 );

Math.random()

通過Math.random()可以返回0(包含)到1(不包含)之間的double值。使用方法如下:

final double d = Math.random();

若要獲取int類型的整數,只需要將上面的結果轉行成int類型即可。比如,獲取[0 100)之間的int整數。方法如下:

final double d = Math.random();
final int i = (int)(d*100);

Random類

Java提供的偽隨機數發生器有java.util.Random類和java.util.concurrent.ThreadLocalRandom類。

Random類採用AtomicLong實現,保證多線程的線程安全性,但正如該類註釋上說明的,多線程併發獲取隨機數時性能較差。

多線程環境中可以使用ThreadLocalRandom作為隨機數發生器,ThreadLocalRandom採用了線程局部變量來改善性能,這樣就可以使用long而不是AtomicLong,此外,ThreadLocalRandom還進行了字節填充,以避免偽共享。

如使用Random獲取[0 100)之間的int整數,方法如下:

Random random = new Random();
int i2 = random.nextInt(100);

強隨機數發生器

強隨機數發生器依賴於操作系統底層提供的隨機事件。強隨機數生成器的初始化速度和生成速度都較慢,而且由於需要一定的熵累積才能生成足夠強度的隨機數,所以可能會造成阻塞。熵累積通常來源於多個隨機事件源,如敲擊鍵盤的時間間隔,移動鼠標的距離與間隔,特定中斷的時間間隔等。所以,只有在需要生成加密性強的隨機數據的時候才用它。

Java提供的強隨機數發生器是java.security.SecureRandom類,該類也是一個線程安全類,使用synchronize方法保證線程安全,但jdk並沒有做出承諾在將來改變SecureRandom的線程安全性。因此,同Random一樣,在高併發的多線程環境中可能會有性能問題。

這個鍋,研發人員不背!!!

根據我的猜想。對於無限手套這個產品,產品經理最初的需求可能只是滿足使用者的一個願望而已,而幾顆寶石就像是七龍珠一樣,集齊之後打個指響就可以實現願望。

開發者只是提供了一個可以滿足願望的API接口,參數是一個Callback,具體做什麼事情,完全是使用者傳進來的想法而已。就像滅霸要抹除一半的生命、綠巨人想要把被抹掉的人救回來、而鋼鐵俠只是想把壞人抹掉而已。

最後,Tony Love You 3000 Times.

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