Казино hiwager использует не генератор случайных чисел, а особый алгоритм 15.01.2020

Честные онлайн казино, рейтинг за 2020 год:
  • Fresh Казино
    Fresh Казино

    Большие бонусы и быстрые выплаты! Контроль честности!

  • Sol Казино
    Sol Казино

    Яркое казино с мгновенным выводом денег!

Алгоритм и система работы онлайн-слотов — ситуация на 2020 год

Предыстория

До появления интернета игровые автоматы были электромеханическими. В таком автомате была специальная тормозная система и датчики, которые анализировали выпавшую комбинацию.

Позже на смену электромеханическим аппаратам пришли электрические. В них был встроен электродвигатель, а значит игрокам уже не нужно было нажимать на ручку, чтобы поиграть, однако датчики продолжали работать по старому принципу.

Сейчас физические слот-машины — это компьютеры, а выпадение определенных комбинаций происходит за счет генератора случайных чисел или ГСЧ (англ. “Random Number Generator”). Эта же система используется и в онлайн-слотах.

Что такое генератор случайных чисел (ГСЧ)

Генератор случайных чисел — это программа, которая работает по определенному алгоритму и определяет, какая комбинация выпадет на экране. Это абсолютно случайный процесс, результат которого не могут знать ни оператор казино, ни игрок, ни создатель игры.

Даже несмотря на то, что с момента появления первых игровых аппаратов прогресс ушел вперед, принцип и надежность генератора случайных чисел остаются неизменными. Механизм регулярно дорабатывается, учитывая особенности современного игрового программного обеспечения.

В создании генератора случайных чисел принимали участие математики, программисты и даже психологи, и существовали подобные генераторы с давних времен — их надежность проверена временем.

Тот генератор, который используется сегодня — это разработка профессора Массачусетского технологического университета, которая представляет собой 128-битный алгоритм md5. При этом используется она не только в онлайн-слотах, но и в охранных системах и персональных компьютерах.

Можно ли доверять ГСЧ

В интернете можно найти программы, которые якобы могут предугадывать будущие комбинации, но на деле они не работают. Что действительно такие программы могут сделать, так это украсть данные игрока, поэтому от их использования стоит воздержаться.

Вот от чего воздерживаться не обязательно, так это от проверки программного обеспечения. Такой тактики придерживаются все ответственные производители игр, предоставляя софт на тестирование известным и надежным лабораториям:

Лучшие казино с русским языком:
  • Fresh Казино
    Fresh Казино

    Большие бонусы и быстрые выплаты! Контроль честности!

  • Sol Казино
    Sol Казино

    Яркое казино с мгновенным выводом денег!

Софт проходит серьезную проверку, в ходе которой исключается использование любых манипуляций, а значит можно с полной уверенностью утверждать, что играть в слоты, прошедшие такую проверку, безопасно, и никакого обмана нет.

Логика работы ГСЧ

Первое, что можно отметить, это то, что у механизма слотов нет памяти. Компьютер не знает, выиграл ли игрок или проиграл, сел ли он за игру 5 минут назад или играет несколько часов. Комбинации определяются путем математических алгоритмов.

Важно, что результаты игры не приводит к какому-то запланированному или “логичному” результату — это просто последовательность комбинаций. Например, технически человек может выиграть два джекпота почти подряд, хотя это выглядит неправдоподобно. Другое дело, что это маловероятно, ведь количество возможных комбинаций, генерируемых программой, огромно, учитывая то, что каждая комбинация состоит из 32-ух шестнадцатеричных символов.

Когда игрок начинает игру, механизм выдает по сто случайных чисел в минуту, которые означают определенную комбинацию. То, какие числа будут выбраны генератором в момент клика на кнопку, и определяет, какие символы появятся на экране. Таким образом, единственное, как игрок может “повлиять” на исход игры — это выбрать момент, в который жать на кнопку. На деле же это чистая удача. Когда результат появляется на экране, система мгновенно считает, сколько игрок выиграл или проиграл, и обновляет информацию о его балансе. Во время фриспинов и бонусных раундов работает та же самая система.

Текущее положение дел

И в 2020 году ученые и исследователи продолжают искать новые способы улучшить работу ГСЧ. Один из новейших методов описан в книге, опубликованной в 2020 году профессором Дэвидом Цукерманом и аспирантом Эшаном Чаттопадхаем — он заключается в объединении двух слабо случайных последовательностей и создания из них действительно случайного числа.

Этот метод не только помогает добавить “истинную” случайность в ГСЧ, но также использует гораздо меньше вычислительной мощности, что позволяет устаревшим машинам добиваться более качественных результатов.

Заключение

Таким образом, логика работы онлайн-слота заключается в том, что логики нет. Генератор случайных чисел потому так и называется, что шансы на выигрыш случайны, и частота выигрышей зависит от правил конкретной игры, которые можно узнать у оператора.

Генератор случайных чисел

Используйте Генератор случайных чисел онлайн для генерации рандомных чисел в нужном Вам диапазоне. Дополнительные настойки позволяют выбрать количество случайных чисел, начальное и конечное значения.

Подробные инструкции смотрите ниже.

Случайное число
31
Количество чисел:
Диапазон случайных чисел:
от до
Упорядочить:
Разделитель чисел:
исключить повторы

Инструкции для Генератора случайных чисел

По умолчанию выводится 1 число. Изменив настройки Количества цифр можно генерировать до 250 случайных цифр одновременно.

Задайте Диапазон. Максимальное значение — 9 999 999 999.

Числа можно упорядочить по возрастанию, по убыванию или отображать в случайном порядке.

При отображении результата можно использовать различные разделители: пробел, запятая, точка с запятой.

При генерации случайных чисел возможно появление повторов. Пункт меню Исключить повторы позволяет избавиться от дубляжей.

Скопируйте Ссылку на результат и разместите ее в социальной сети или отправьте другу

Урок №71. Генерация случайных чисел

Обновл. 30 Дек 2020 |

Возможность генерировать случайные числа очень полезна в некоторых видах программ, в частности в играх, программах научного или статистического моделирования. Возьмём, к примеру, игры без рандомных (или ещё «случайных») событий — монстры всегда будут атаковать вас одинаково, вы всегда будете находить одни и те же предметы/артефакты, макеты темниц и подземелий никогда не будут меняться и т.д., в общем, сюжет такой игры не очень и вряд ли вы долго продержитесь.

Генератор псевдослучайных чисел

Так как же генерировать случайные числа? В реальной жизни мы часто бросаем монетку (орёл/решка), кости или перетасовываем карты. Эти события включают в себя так много физических переменных (например, сила тяжести, трение, сопротивление воздуха и т.д.), что они становятся почти невозможными для прогнозирования/контроля и выдают результаты, которые во всех смыслах являются случайными.

Однако компьютеры не предназначены для использования физических переменных — они не могут бросить монетку, кости или перетасовать реальные карты. Компьютеры живут в контролируемом электрическом мире, где есть только два значения (true и false), чего-то среднего между ними нет. По своей природе компьютеры предназначены для получения прогнозируемых результатов. Когда мы говорим компьютеру посчитать, сколько будет 2 + 2 , мы всегда хотим, чтобы ответом было 4 (не 3 и не 5 ).

Следовательно, компьютеры неспособны генерировать случайные числа. Вместо этого они могут имитировать случайность, что достигается с помощью генераторов псевдослучайных чисел.

Генератор псевдослучайных чисел (или ещё «ГПСЧ») — это программа, которая принимает стартовое/начальное значение и выполняет с ним определённые математические операции, чтобы конвертировать его в другое число, которое совсем не связанное со стартовым. Затем программа использует новое сгенерированное значение и выполняет с ним те же математические операции, что и с начальным числом, чтобы конвертировать его в ещё в одно новое число — третье, которое не связано ни с первым, ни со вторым. Применяя этот алгоритм к последнему сгенерированному значению, программа может генерировать целый ряд новых чисел, которые будут казаться случайными (при условии, что алгоритм будет достаточно сложным).

На самом деле, написать простой ГПСЧ не так уж и сложно. Вот небольшая программа, которая генерирует 100 рандомных чисел:

Результат выполнения программы выше:

18256 4675 32406 6217 27484
975 28066 13525 25960 2907
12974 26465 13684 10471 19898
12269 23424 23667 16070 3705
22412 9727 1490 773 10648
1419 8926 3473 20900 31511
5610 11805 20400 1699 24310
25769 9148 10287 32258 12597
19912 24507 29454 5057 19924
11591 15898 3149 9184 4307
24358 6873 20460 2655 22066
16229 20984 6635 9022 31217
10756 16247 17994 19069 22544
31491 16214 12553 23580 19599
3682 11669 13864 13339 13166
16417 26164 12711 11898 26797
27712 17715 32646 10041 18508
28351 9874 31685 31320 11851
9118 26193 612 983 30378
26333 24688 28515 8118 32105

Каждое число кажется случайным по отношению к предыдущему. Но, поскольку этот алгоритм довольно примитивен, то в этом и его недостаток.

Функции srand() и rand()

Языки C и C++ имеют свои собственные встроенные генераторы случайных чисел. Они реализован в двух отдельных функциях, которые находятся в заголовочном файле cstdlib:

Функция srand() устанавливает передаваемое пользователем значение в качестве стартового. srand() следует вызывать только один раз: в начале программы (обычно в верхней части функции main()).

Функция rand() генерирует следующее случайное число в последовательности. Оно будет находиться в диапазоне от 0 до RAND_MAX (константа в cstdlib, значением которой является 32 767).

Вот пример программы, использующей эти две функции:

Результат выполнения программы выше:

14867 24680 8872 25432 21865
17285 18997 10570 16397 30572
22339 31508 1553 124 779
6687 23563 5754 25989 16527
19808 10702 13777 28696 8131
18671 27093 8979 4088 31260
31016 5073 19422 23885 18222
3631 19884 10857 30853 32618
31867 24505 14240 14389 13829
13469 11442 5385 9644 9341
11470 189 3262 9731 25676
1366 24567 25223 110 24352
24135 459 7236 17918 1238
24041 29900 24830 1094 13193
10334 6192 6968 8791 1351
14521 31249 4533 11189 7971
5118 19884 1747 23543 309
28713 24884 1678 22142 27238
6261 12836 5618 17062 13342
14638 7427 23077 25546 21229

Стартовое число и последовательности в ГПСЧ

Если вы запустите программу выше (генерация случайных чисел) нескольких раз, то заметите, что в результатах всегда находятся одни и те же числа! Это означает, что, хотя каждое число в последовательности кажется случайным относительно предыдущего, вся последовательность не является случайной вообще! А это, в свою очередь, означает, что наша программа полностью предсказуема (одни и те же значения ввода приводят к одним и тем же значениям вывода). Бывают случаи, когда это может быть полезно или даже желательно (например, если вы хотите, чтобы научная симуляция повторялась, или вы пытаетесь отлаживать причины сбоя вашего генератора рандомных подземелий).

Но, в большинстве случаев, это не совсем то, что нам нужно. Если вы пишете игру типа Hi-Lo (где у пользователя есть 10 попыток угадать число, а компьютер говорит ему, насколько его предположения близки или далеки от реального числа), вы бы не хотели, чтобы программа выбирала одни и те же числа каждый раз. Поэтому давайте более подробно рассмотрим, почему это происходит и как это можно исправить.

Помните, что каждое новое число в последовательности ГПСЧ генерируется исходя из предыдущего определённым способом. Таким образом, при любом начальном числе ГПСЧ всегда будет генерировать одну и ту ​​же последовательность! В программе выше последовательность чисел всегда одинакова, так как стартовое число всегда равно 4 541.

Чтобы это исправить нам нужен способ выбрать стартовое число, которое не будет фиксированным значением. Первое, что приходит на ум — использовать рандомное число! Это хорошая мысль, но если нам нужно случайное число для генерации случайных чисел, то это какой-то замкнутый круг, вам не кажется? Оказывается, нам не обязательно использовать случайное стартовое число — нам просто нужно выбрать что-то, что будет меняться каждый раз при новом запуске программы. Затем мы сможем использовать наш ГПСЧ для генерации уникальной последовательности рандомных чисел исходя из уникального стартового числа.

Общепринятым решением является использование системных часов. Каждый раз, при запуске программы время будет другое. Если мы будем использовать значение времени в качестве стартового числа, то наша программа всегда будет генерировать разную последовательность чисел при каждом новом запуске!

В языке C есть функция time(), которая возвращает в качестве времени общее количество секунд от полуночи 1 января 1970 года. Чтобы использовать эту функцию, нам просто нужно подключить заголовочный файл ctime, а затем инициализировать функцию srand() вызовом функции time(0).

Вот та же программа, что выше, но уже с использованием функции time() в качестве стартового числа:

Теперь наша программа будет генерировать разные последовательности случайных чисел! Попробуйте сами.

Генерация случайных чисел в определённом диапазоне

В большинстве случаев нам не нужны рандомные числа между 0 и RAND_MAX — нам нужны числа между двумя другими значениями: min и max. Например, если нам нужно сымитировать бросок кубика, то диапазон значений будет невелик: от 1 до 6.

Вот небольшая функция, которая конвертирует результат функции rand() в нужный нам диапазон значений:

Чтобы сымитировать бросок кубика — вызываем функцию getRandomNumber(1, 6) .

Какой ГПСЧ является хорошим?

Как мы уже говорили, генератор случайных чисел, который мы написали выше, не является очень хорошим. Сейчас рассмотрим почему.

Хороший ГПСЧ должен иметь ряд свойств:

Свойство №1: ГПСЧ должен генерировать каждое новое число с примерно одинаковой вероятностью. Это называется равномерностью распределения. Если некоторые числа генерируются чаще, чем другие, то результат программы, использующей ГПСЧ, будет предсказуем!

Например, предположим, вы пытаетесь написать генератор случайных предметов для игры. Вы выбираете случайное число от 1 до 10, и, если результатом будет 10, игрок получит крутой предмет вместо среднего. Шансы будут 1 к 10. Но, если ваш ГПСЧ не равномерно генерирует числа, например, 10-тки генерируются чаще, чем должны, то ваши игроки будут получать более редкие предметы чаще, чем предполагалось, и сложность + интерес к такой игре автоматически уменьшается.

Создать ГПСЧ, который бы генерировал равномерные результаты — сложно, и это одна из главных причин, по которым ГПСЧ, который мы написали в начале этого урока, не является очень хорошим.

Свойство №2: Метод, с помощью которого генерируется следующее число в последовательности, не должен быть очевиден или предсказуем. Например, рассмотрим следующий алгоритм ГПСЧ: num = num + 1 . У него есть равномерность распределения рандомных чисел, но это не спасает его от примитивности и предсказуемости!

Свойство №3: ГПСЧ должен иметь хорошее диапазонное распределение чисел. Это означает, что маленькие, средние и большие числа должны возвращаться случайным образом. ГПСЧ, который возвращает все маленькие числа, а затем все большие — предсказуем и приведёт к предсказуемым результатам.

Свойство №4: Все ГПСЧ являются циклическими, т.е. в какой-то момент последовательность генерируемых чисел начнёт повторяться. Как упоминалось ранее, ГПСЧ являются детерминированными, и с одним значением ввода мы получим одно и то же значение вывода. Подумайте, что произойдёт, когда ГПСЧ сгенерирует число, которое уже ранее было сгенерировано. С этого момента начнётся дублирование последовательности чисел между первым и последующим появлением этого числа. Длина этой последовательности называется периодом.

Например, вот представлены первые 100 чисел, сгенерированные ГПСЧ с плохой периодичностью:

112 9 130 97 64
31 152 119 86 53
20 141 108 75 42
9 130 97 64 31
152 119 86 53 20
141 108 75 42 9
130 97 64 31 152
119 86 53 20 141
108 75 42 9 130
97 64 31 152 119
86 53 20 141 108
75 42 9 130 97
64 31 152 119 86
53 20 141 108 75
42 9 130 97 64
31 152 119 86 53
20 141 108 75 42
9 130 97 64 31
152 119 86 53 20
141 108 75 42 9

Заметили, что он сгенерировал 9 как второе число, а затем как 16-е. ГПСЧ застревает, генерируя последовательность между этими двумя 9-ми: 9-130-97-64-31-152-119-86-53-20-141-108-75-42- (повтор).

Хороший ГПСЧ должен иметь длинный период для всех стартовых чисел. Разработка алгоритма, удовлетворяющее это свойство, может быть чрезвычайно сложной — большинство ГПСЧ имеют длинные периоды для одних начальных чисел и короткие для других. Если пользователь выбрал начальное число, которое имеет короткий период, то и результаты будут соответствующие.

Несмотря на сложность разработки алгоритмов, отвечающих всем этим критериям, в этой области было проведено большое количество исследований, так как разные ГПСЧ активно используются в важных отраслях науки.

Почему rand() является посредственным ГПСЧ?

Алгоритм, используемый для реализации rand(), может варьироваться в разных компиляторах, и, соответственно, результаты также могут быть разными. В большинстве реализаций rand() используется Линейный Конгруэнтный Метод (или ещё «ЛКМ»). Если вы посмотрите на первый пример в этом уроке, то заметите, что там, на самом деле, используется ЛКМ, хоть и с намеренно подобранными плохими константами.

Одним из основных недостатков функции rand() является то, что RAND_MAX обычно устанавливается как 32 767 (15-битное значение). Это означает, что если вы захотите сгенерировать числа в более широком диапазоне (например, 32-битные целые числа), то функция rand() не подойдёт. Кроме того, она не подойдёт, если вы захотите сгенерировать случайные числа типа с плавающей запятой (например, между 0.0 и 1.0), что часто используется в статистическом моделировании. Наконец, функция rand() имеет относительно короткий период по сравнению с другими алгоритмами.

Тем не менее, этот алгоритм отлично подходит для изучения программирования и для программ, в которых высококлассный ГПСЧ не является необходимостью.

Для приложений, где требуется высококлассный ГПСЧ, рекомендуется использовать алгоритм Вихрь Мерсенна (англ. «Mersenne Twister»), который генерирует отличные результаты и относительно прост в использовании.

Отладка программ, использующих случайные числа

Программы, которые используют случайные числа, трудно отлаживать, так как при каждом запуске такой программы мы будем получать разные результаты. А чтобы успешно проводить отладку программ, нужно удостовериться, что наша программа выполняется одинаково при каждом её запуске. Таким образом, мы сможем быстро узнать расположение ошибки и изолировать этот участок кода.

Поэтому, проводя отладку программы, полезно использовать в качестве стартового числа (с использованием функции srand()) определённое значение (например, 0), которое вызовет ошибочное поведение программы. Это будет гарантировать, что наша программа каждый раз генерирует одни и те же результаты (что значительно облегчит процесс отладки). После того, как мы найдём и исправим ошибку, мы сможем снова использовать системные часы для генерации рандомных результатов.

Рандомные числа в C++11

В C++11 добавили тонну нового функционала для генерации случайных чисел, включая алгоритм Вихрь Мерсенна, а также разные виды генераторов случайных чисел (например: равномерные, генератор Poisson и т.д.). Доступ к ним осуществляется через подключение заголовочного файла random. Вот пример генерации случайных чисел в C++11 с использованием Вихря Мерсенна:

Тут самые большие Джекпоты и фриспины:
  • Fresh Казино
    Fresh Казино

    Большие бонусы и быстрые выплаты! Контроль честности!

  • Sol Казино
    Sol Казино

    Яркое казино с мгновенным выводом денег!

Добавить комментарий