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L'utilisation de variables non initialisées est-elle plus rapide que la génération appropriée de nombres aléatoires en C ?

Linda Hamilton
Libérer: 2024-12-29 06:57:10
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Is Using Uninitialized Variables Faster Than Proper Random Number Generation in C  ?

La lecture de variables locales non initialisées est-elle plus rapide que la génération de nombres aléatoires ?

L'utilisation de variables locales non initialisées comme générateurs de nombres aléatoires est une idée fausse courante, entraînant un comportement indéfini (UB) selon à la norme C. Bien qu'elle puisse produire des résultats apparemment aléatoires dans certains cas, cette technique est très peu fiable.

Préoccupations liées aux variables locales non initialisées

  1. Non-aléatoire : Lecture de variables non initialisées ne garantit pas le caractère aléatoire. Les valeurs en mémoire peuvent dépendre des données précédentes, de l'état du système ou d'autres facteurs non liés au hasard.
  2. Implications d'UB : UB rend le comportement du programme imprévisible. Les compilateurs sont libres d'effectuer des optimisations ou d'insérer du code susceptible d'affecter l'exécution du programme, provoquant potentiellement des plantages ou une corruption des données.

Comparaison avec la fonction rand()

Par rapport à la fonction rand() , qui utilise un algorithme de générateur de nombres pseudo-aléatoires (PRNG), l'utilisation de variables locales non initialisées n'offre aucun avantage en termes de vitesse :

  • rand() est un fonction intégrée optimisée pour la vitesse.
  • Les compilateurs modernes implémentent généralement rand() efficacement, en exploitant les instructions du processeur conçues pour la génération de nombres aléatoires.

Autres générateurs de nombres aléatoires

De nombreuses options permettent une génération de nombres aléatoires plus fiable et cohérente que les variables non initialisées :

  • Bibliothèque standard Fonctions : Bibliothèques comme random et stdlib proposent des générateurs de nombres aléatoires fiables avec diverses distributions.
  • Bibliothèques tierces : Des bibliothèques spécialisées telles que Boost.Random et libharu fournissent des algorithmes supplémentaires de génération de nombres aléatoires.
  • Générateurs matériels de nombres aléatoires (HRNG) : Pour les applications nécessitant un caractère aléatoire de haute qualité, les HRNG dédiés offrent un véritable caractère aléatoire sur les sources d'entropie physique.

En conclusion, même si la lecture de variables locales non initialisées peut sembler un raccourci pour générer des nombres aléatoires, il s'agit d'une technique peu fiable et dangereuse. Pour un caractère aléatoire fiable et cohérent, optez pour des générateurs de nombres aléatoires établis fournis par des bibliothèques standard ou des sources tierces.

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