Javascript метод random()

Extending

You can add your own methods to instances, as such:

var random = new Random();
random.bark = function() {
  if (this.bool()) {
    return "arf!";
  } else {
    return "woof!";
  }
};
random.bark(); //=> "arf!" or "woof!"

This is the recommended approach, especially if you only use one instance of .

Or you could even make your own subclass of Random:

function MyRandom(engine) {
  return Random.call(this, engine);
}
MyRandom.prototype = Object.create(Random.prototype);
MyRandom.prototype.constructor = MyRandom;
MyRandom.prototype.mood = function() {
  switch (this.integer(, 2)) {
    case :
      return "Happy";
    case 1:
      return "Content";
    case 2:
      return "Sad";
  }
};
var random = new MyRandom();
random.mood(); //=> "Happy", "Content", or "Sad"

Or, if you have a build tool are are in an ES6+ environment:

class MyRandom extends Random {
  mood() {
    switch (this.integer(, 2)) {
      case :
        return "Happy";
      case 1:
        return "Content";
      case 2:
        return "Sad";
    }
  }
}
const random = new MyRandom();
random.mood(); //=> "Happy", "Content", or "Sad"

Usage

node.js

In your project, run the following command:

npm install random-js

or

yarn add random-js

In your code:

// ES6 Modules
import { Random } from "random-js";
const random = new Random(); // uses the nativeMath engine
const value = random.integer(1, 100);

// CommonJS Modules
const { Random } = require("random-js");
const random = new Random(); // uses the nativeMath engine
const value = random.integer(1, 100);

Or to have more control:

const Random = require("random-js").Random;
const random = new Random(MersenneTwister19937.autoSeed());
const value = random.integer(1, 100);

It is recommended to create one shared engine and/or instance per-process rather than one per file.

Browser using AMD or RequireJS

Download and place it in your project, then use one of the following patterns:

define(function(require) {
  var Random = require("random");
  return new Random.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed());
});

define(function(require) {
  var Random = require("random");
  return new Random.Random();
});

define("random", function(Random) {
  return new Random.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed());
});

Browser using tag

Download and place it in your project, then add it as a tag as such:

<script src="lib/random-js.min.js"></script>
<script>
  // Random is now available as a global (on the window object)
  var random = new Random.Random();
  alert("Random value from 1 to 100: " + random.integer(1, 100));
</script>

API

Engines

• : Utilizes
• : Utilizes
• : Utilizes
• : Produces a new Mersenne Twister. Must be seeded before use.

Or you can make your own!

interface Engine {
  next(): number; // an int32
}

Any object that fulfills that interface is an .

Mersenne Twister API

• : Seed the twister with an initial 32-bit integer.
• : Seed the twister with an array of 32-bit integers.
• : Seed the twister with automatic information. This uses the current Date and other entropy sources.
• : Produce a 32-bit signed integer.
• : Discard random values. More efficient than running repeatedly.
• : Return the number of times the engine has been used plus the number of discarded values.

One can seed a Mersenne Twister with the same value () or values () and discard the number of uses () to achieve the exact same state.

If you wish to know the initial seed of , it is recommended to use the function to create the seed manually (this is what does under-the-hood).

const seed = createEntropy();
const mt = MersenneTwister19937.seedWithArray(seed);
useTwisterALot(mt); // you'll have to implement this yourself
const clone = MersenneTwister19937.seedWithArray(seed).discard(
  mt.getUseCount()
);
// at this point, `mt` and `clone` will produce equivalent values

Distributions

Random.js also provides a set of methods for producing useful data from an engine.

• : Produce an integer within the inclusive range . can be at its minimum -9007199254740992 (-2 ** 53). can be at its maximum 9007199254740992 (2 ** 53).
• : Produce a floating point number within the range . Uses 53 bits of randomness.
• : Produce a boolean with a 50% chance of it being .
• : Produce a boolean with the specified chance causing it to be .
• : Produce a boolean with / chance of it being true.
• : Return a random value within the provided within the sliced bounds of and .
• : Same as .
• : Shuffle the provided (in-place). Similar to .
• : From the array, produce an array with elements that are randomly chosen without repeats.
• : Same as
• : Produce an array of length with as many rolls.
• : Produce a random string using numbers, uppercase and lowercase letters, , and of length .
• : Produce a random string using the provided string as the possible characters to choose from of length .
• or : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random within the inclusive range of . and must both be s.

An example of using would be as such:

// create a Mersenne Twister-19937 that is auto-seeded based on time and other random values
const engine = MersenneTwister19937.autoSeed();
// create a distribution that will consistently produce integers within inclusive range .
const distribution = integer(, 99);
// generate a number that is guaranteed to be within  without any particular bias.
function generateNaturalLessThan100() {
  return distribution(engine);
}

Producing a distribution should be considered a cheap operation, but producing a new Mersenne Twister can be expensive.

An example of producing a random SHA1 hash:

// using essentially Math.random()
var engine = nativeMath;
// lower-case Hex string distribution
var distribution = hex(false);
// generate a 40-character hex string
function generateSHA1() {
  return distribution(engine, 40);
}

Плоский асинхронный код

Одна из основных областей применения генераторов – написание «плоского» асинхронного кода.

Общий принцип такой:

• Генератор не просто значения, а промисы.
• Есть специальная «функция-чернорабочий» которая запускает генератор, последовательными вызовами получает из него промисы – один за другим, и, когда очередной промис выполнится, возвращает его результат в генератор следующим .
• Последнее значение генератора () уже обрабатывает как окончательный результат – например, возвращает через промис куда-то ещё, во внешний код или просто использует, как в примере ниже.

Напишем такой код для получения аватара пользователя с github и его вывода, аналогичный рассмотренному в статье про промисы.

Для AJAX-запросов будем использовать метод fetch, он как раз возвращает промисы.

Функция в примере выше – универсальная, она может работать с любым генератором, который промисы.

Вместе с тем, это – всего лишь набросок, чтобы было понятно, как такая функция в принципе работает. Есть уже готовые реализации, обладающие большим количеством возможностей.

Одна из самых известных – это библиотека co, которую мы рассмотрим далее.

Линейный конгруэнтный ГПСЧ

Линейный конгруэнтный ГПСЧ(LCPRNG) — это распространённый метод для генерации псевдослучайных чисел. Он не обладает криптографической стойкостью. Этот метод заключается в вычислении членов линейной рекуррентной последовательности по модулю некоторого натурального числа m, задаваемой формулой. Получаемая последовательность зависит от выбора стартового числа — т.е. seed. При разных значениях seed получаются различные последовательности случайных чисел. Пример реализации такого алгоритма на JavaScript:

Многие языки программирования используют LСPRNG (но не именно такой алгоритм(!)).

Как говорилось выше, такую последовательность можно предсказать. Так зачем нам ГПСЧ? Если говорить про безопасность, то ГПСЧ — это проблема. Если говорить про другие задачи, то эти свойства — могут сыграть в плюс. Например для различных спец эффектов и анимаций графики может понадобиться частый вызов random. И вот тут важны распределение значений и перформанс! Секурные алгоритмы не могут похвастать скоростью работы.

Еще одно свойство — воспроизводимость. Некоторые реализации позволяют задать seed, и это очень полезно, если последовательность должна повторяться. Воспроизведение нужно в тестах, например. И еще много других вещей существует, для которых не нужен безопасный ГСЧ.

Генератор псевдослучайных чисел и генератор случайных чисел

Для того, чтобы получить что-то случайное, нам нужен источник энтропии, источник некого хаоса из который мы будем использовать для генерации случайности.

Этот источник используется для накопления энтропии с последующим получением из неё начального значения (initial value, seed), которое необходимо генераторам случайных чисел (ГСЧ) для формирования случайных чисел.

Генератор ПсевдоСлучайных Чисел использует единственное начальное значение, откуда и следует его псевдослучайность, в то время как Генератор Случайных Чисел всегда формирует случайное число, имея в начале высококачественную случайную величину, которая берется из различных источников энтропии.

Выходит, что чтобы создать псевдослучайную последовательность нам нужен алгоритм, который будет генерить некоторую последовательность на основании определенной формулы. Но такую последовательность можно будет предсказать. Тем не менее, давайте пофантазируем, как бы могли написать свой генератор случайных чисел, если бы у нас не было Math.random()

ГПСЧ имеет некоторый алгоритм, который можно воспроизвести.
ГСЧ — это получение чисел полностью из какого либо шума, возможность просчитать который стремится к нулю. При этом в ГСЧ есть определенные алгоритмы для выравнивания распределения.

yield – дорога в обе стороны

До этого момента генераторы сильно напоминали перебираемые объекты, со специальным синтаксисом для генерации значений. Но на самом деле они намного мощнее и гибче.

Всё дело в том, что – дорога в обе стороны: он не только возвращает результат наружу, но и может передавать значение извне в генератор.

Чтобы это сделать, нам нужно вызвать с аргументом. Этот аргумент становится результатом .

Продемонстрируем это на примере:

1. Первый вызов – всегда без аргумента, он начинает выполнение и возвращает результат первого . На этой точке генератор приостанавливает выполнение.
2. Затем, как показано на картинке выше, результат переходит во внешний код в переменную .
3. При выполнение генератора возобновляется, а выходит из присваивания как результат: .

Обратите внимание, что внешний код не обязан немедленно вызывать. Ему может потребоваться время

Это не проблема, генератор подождёт.

Например:

Как видно, в отличие от обычных функций, генератор может обмениваться результатами с вызывающим кодом, передавая значения в .

Чтобы сделать происходящее более очевидным, вот ещё один пример с большим количеством вызовов:

Картинка выполнения:

1. Первый начинает выполнение… Оно доходит до первого .
2. Результат возвращается во внешний код.
3. Второй передаёт обратно в генератор как результат первого и возобновляет выполнение.
4. …Оно доходит до второго , который станет результатом .
5. Третий передаёт в генератор как результат второго и возобновляет выполнение, которое завершается окончанием функции, так что .

Получается такой «пинг-понг»: каждый передаёт в генератор значение, которое становится результатом текущего , возобновляет выполнение и получает выражение из следующего .

Комментарии

Alternate API

There is an alternate API which may be easier to use, but may be less performant. In scenarios where performance is paramount, it is recommended to use the aforementioned API.

constrandom=newRandom(MersenneTwister19937.seedWithArray(0x12345678,0x90abcdef));constvalue=r.integer(,99);constotherRandom=newRandom();

This abstracts the concepts of engines and distributions.

• : Produce an integer within the inclusive range . can be at its minimum -9007199254740992 (2 ** 53). can be at its maximum 9007199254740992 (2 ** 53). The special number is never returned.
• : Produce a floating point number within the range . Uses 53 bits of randomness.
• : Produce a boolean with a 50% chance of it being .
• : Produce a boolean with the specified chance causing it to be .
• : Produce a boolean with / chance of it being true.
• : Return a random value within the provided within the sliced bounds of and .
• : Shuffle the provided (in-place). Similar to .
• : From the array, produce an array with elements that are randomly chosen without repeats.
• : Same as
• : Produce an array of length with as many rolls.
• : Produce a random string using numbers, uppercase and lowercase letters, , and of length .
• : Produce a random string using the provided string as the possible characters to choose from of length .
• or : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random within the inclusive range of . and must both be s.

Предсказываем Math.random()

В нем есть задача:

Что нужно вписать вместо вопросов, чтобы функция вернула true? Кажется что это невозможно. Но, это возможно, если вы заглядывали в спеку и видели алгоритм ГПСЧ V8. Решение этой задачи в свое время мне показал Роман Дворнов:

Этот код работал в 70% случаев для Chrome < 49 и Node.js < 5. Рома Дворнов, как всегда, показал чудеса магии, которая не что иное, как глубокое понимание внутренних механизмов браузеров. Я все жду, когда Роман сделает доклад на основе этих событий или напишет более подробную статью.

Видите эти равномерности на левом слайде? Изображение показывает проблему с распределением значений. На картинке слева видно, что значения местами сильно группируются, а местами выпадают большие фрагменты. Как следствие — числа можно предсказать.

Выходит что мы можем отреверсить Math.random() и предсказать, какое было загадано число на основе того, что получили в данный момент времени. Для этого получаем два значения через Math.random(). Затем вычисляем внутреннее состояние по этим значениям. Имея внутреннее состояние можем предсказывать следующие значения Math.random() при этом не меняя внутреннее состояние. Меняем код так так, чтобы вместо следующего возвращалось предыдущее значение. Собственно все это и описано в коде-решении для задачи random4. Но потом алгоритм изменили (подробности читайте в спеке). Его можно будет сломать, как только у нас в JS появится нормальная работа с 64 битными числами. Но это уже будет другая история.

Новый алгоритм выглядит так:

Его все так же можно будет просчитать и предсказать. Но пока у нас нет “длинной математики” в JS. Можно попробовать через TypedArray сделать или использовать специальные библиотеки. Возможно кто-то однажды снова напишет предсказатель. Возможно это будешь ты, читатель. Кто знает 😉

Использование генераторов для перебираемых объектов

Некоторое время назад, в главе Перебираемые объекты, мы создали перебираемый объект , который возвращает значения .

Давайте вспомним код:

Мы можем использовать функцию-генератор для итерации, указав её в .

Вот тот же , но с гораздо более компактным итератором:

Это работает, потому что теперь возвращает генератор, и его методы – в точности то, что ожидает :

• у него есть метод
• который возвращает значения в виде

Это не совпадение, конечно. Генераторы были добавлены в язык JavaScript, в частности, с целью упростить создание перебираемых объектов.

Вариант с генератором намного короче, чем исходный вариант перебираемого , и сохраняет те же функциональные возможности.

Генераторы могут генерировать бесконечно

В примерах выше мы генерировали конечные последовательности, но мы также можем сделать генератор, который будет возвращать значения бесконечно. Например, бесконечная последовательность псевдослучайных чисел.

Конечно, нам потребуется (или ) в цикле по такому генератору, иначе цикл будет продолжаться бесконечно, и скрипт «зависнет».

How does Random.js alleviate these problems?

Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.

One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.

Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:

The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.

may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .

In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.

Random.js provides a series of distributions to alleviate this.

Композиция генераторов

Композиция генераторов – это особенная возможность генераторов, которая позволяет прозрачно «встраивать» генераторы друг в друга.

Например, у нас есть функция для генерации последовательности чисел:

Мы хотели бы использовать её при генерации более сложной последовательности:

• сначала цифры (с кодами символов 48…57)
• за которыми следуют буквы в верхнем регистре (коды символов 65…90)
• за которыми следуют буквы алфавита (коды символов 97…122)

Мы можем использовать такую последовательность для генерации паролей, выбирать символы из неё (может быть, ещё добавить символы пунктуации), но сначала её нужно сгенерировать.

В обычной функции, чтобы объединить результаты из нескольких других функций, мы вызываем их, сохраняем промежуточные результаты, а затем в конце их объединяем.

Для генераторов есть особый синтаксис , который позволяет «вкладывать» генераторы один в другой (осуществлять их композицию).

Вот генератор с композицией:

Директива делегирует выполнение другому генератору. Этот термин означает, что перебирает генератор и прозрачно направляет его вывод наружу. Как если бы значения были сгенерированы внешним генератором.

Результат – такой же, как если бы мы встроили код из вложенных генераторов:

Композиция генераторов – естественный способ вставлять вывод одного генератора в поток другого. Она не использует дополнительную память для хранения промежуточных результатов.

Alternate API

There is an alternate API which may be easier to use, but may be less performant. In scenarios where performance is paramount, it is recommended to use the aforementioned API.

const random = new Random(
  MersenneTwister19937.seedWithArray(0x12345678, 0x90abcdef)
);
const value = r.integer(, 99);

const otherRandom = new Random(); // same as new Random(nativeMath)

This abstracts the concepts of engines and distributions.

• : Produce an integer within the inclusive range . can be at its minimum -9007199254740992 (2 ** 53). can be at its maximum 9007199254740992 (2 ** 53). The special number is never returned.
• : Produce a floating point number within the range . Uses 53 bits of randomness.
• : Produce a boolean with a 50% chance of it being .
• : Produce a boolean with the specified chance causing it to be .
• : Produce a boolean with / chance of it being true.
• : Return a random value within the provided within the sliced bounds of and .
• : Shuffle the provided (in-place). Similar to .
• : From the array, produce an array with elements that are randomly chosen without repeats.
• : Same as
• : Produce an array of length with as many rolls.
• : Produce a random string using numbers, uppercase and lowercase letters, , and of length .
• : Produce a random string using the provided string as the possible characters to choose from of length .
• or : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random within the inclusive range of . and must both be s.

Why is this needed?

Despite being capable of producing numbers within [0, 1), there are a few downsides to doing so:

• It is inconsistent between engines as to how many bits of randomness:
  • Internet Explorer: 53 bits
  • Mozilla Firefox: 53 bits
  • Google Chrome/node.js: 32 bits
  • Apple Safari: 32 bits
• It is non-deterministic, which means you can’t replay results consistently
• In older browsers, there can be manipulation through cross-frame random polling. This is mostly fixed in newer browsers and is required to be fixed in ECMAScript 6.

Also, and most crucially, most developers tend to use improper and biased logic as to generating integers within a uniform distribution.

generator.throw

Как мы видели в примерах выше, внешний код может передавать значение в генератор как результат .

…Но можно передать не только результат, но и инициировать ошибку. Это естественно, так как ошибка является своего рода результатом.

Для того, чтобы передать ошибку в , нам нужно вызвать . В таком случае исключение возникнет на строке с .

Например, здесь приведёт к ошибке:

Ошибка, которая проброшена в генератор на строке , приводит к исключению на строке с . В примере выше перехватывает её и отображает.

Если мы не хотим перехватывать её, то она, как и любое обычное исключение, «вывалится» из генератора во внешний код.

Текущая строка вызывающего кода – это строка с , отмечена . Таким образом, мы можем отловить её во внешнем коде, как здесь:

Если же ошибка и там не перехвачена, то дальше – как обычно, она выпадает наружу и, если не перехвачена, «повалит» скрипт.

Как в приложении Почта (Mail) отключить уведомления о новых сообщениях в почтовых ветках

Для отключения сообщений в любой ветке электронной почты в приложении Почта выполните следующие действия:

1. Запустите стандартное почтовое приложение на iPhone или iPad с iOS 13 или более поздних версий.

2. Найдите ветку сообщений электронной почты, уведомления для которой вы хотите отключить.

3. Проведите пальцем влево по верхнему сообщению ветки, чтобы отобразить скрытые действия, и нажмите «Еще».

4. Во всплывающем меню нажмите на «Не уведомлять».

Это отключит оповещения для всей выбранной ветки на всех ваших устройствах Apple, работающих с одинаковой учетной записью iCloud. В дальнейшем вы уже не будете получать уведомления каждый раз при появлении в этой цепочке нового сообщения. Программа Mail пометит приглушенные ветки маленьким значком колокольчика с диагональной линией. Это даст возможность быстро отделить приглушенные цепочки от обычных.

ПО ТЕМЕ: iOS 13: Новые эффекты и инструменты для обработки и редактирования фото и видео на iPhone и iPad.

generator.throw

Как мы видели в примерах выше, внешний код может вернуть генератору в качестве результата любое значение.

…Но «вернуть» можно не только результат, но и ошибку!

Для того, чтобы передать в ошибку, используется вызов . При этом на строке с возникает исключение.

Например, в коде ниже обращение к внешнему коду завершится с ошибкой:

«Вброшенная» в строке ошибка возникает в строке с . Далее она обрабатывается как обычно. В примере выше она перехватывается и выводится.

Если ошибку не перехватить, то она «выпадет» из генератора. По стеку ближайший вызов, который инициировал выполнение – это строка с . Можно перехватить её там, как и продемонстрировано в примере ниже:

Если же ошибка и там не перехвачена, то дальше – как обычно, либо снаружи, либо она «повалит» скрипт.

Why is this needed?

Despite being capable of producing numbers within [0, 1), there are a few downsides to doing so:

• It is inconsistent between engines as to how many bits of randomness:
  • Internet Explorer: 53 bits
  • Mozilla Firefox: 53 bits
  • Google Chrome/node.js: 32 bits
  • Apple Safari: 32 bits
• It is non-deterministic, which means you can’t replay results consistently
• In older browsers, there can be manipulation through cross-frame random polling. This is mostly fixed in newer browsers and is required to be fixed in ECMAScript 6.

Also, and most crucially, most developers tend to use improper and biased logic as to generating integers within a uniform distribution.

1 Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

Extending

You can add your own methods to instances, as such:

var random =newRandom();random.bark=function(){if(this.bool()){return"arf!";}else{return"woof!";}};random.bark();

This is the recommended approach, especially if you only use one instance of .

Or you could even make your own subclass of Random:

functionMyRandom(engine){returnRandom.call(this, engine);}MyRandom.prototype=Object.create(Random.prototype);MyRandom.prototype.constructor= MyRandom;MyRandom.prototype.mood=function(){switch(this.integer(,2)){casereturn"Happy";case1return"Content";case2return"Sad";}};var random =newMyRandom();random.mood();

Or, if you have a build tool are are in an ES6+ environment:

classMyRandomextendsRandom{mood(){switch(this.integer(,2)){casereturn"Happy";case1return"Content";case2return"Sad";}}}constrandom=newMyRandom();random.mood();

Перебор генераторов

Как вы, наверное, уже догадались по наличию метода , генераторы являются перебираемыми объектами.

Возвращаемые ими значения можно перебирать через :

Выглядит гораздо красивее, чем использование , верно?

…Но обратите внимание: пример выше выводит значение , затем. Значение выведено не будет!. Это из-за того, что перебор через игнорирует последнее значение, при котором

Поэтому, если мы хотим, чтобы были все значения при переборе через , то надо возвращать их через :

Это из-за того, что перебор через игнорирует последнее значение, при котором . Поэтому, если мы хотим, чтобы были все значения при переборе через , то надо возвращать их через :

Так как генераторы являются перебираемыми объектами, мы можем использовать всю связанную с ними функциональность, например оператор расширения :

В коде выше превращает перебираемый объект-генератор в массив элементов (подробнее ознакомиться с оператором расширения можно в главе )

Focusrite Scarlett 2i2 2nd Generation

Выбор внешней звуковой карты для небольшой домашней студии был бы неполным без модели второго поколения от Focusrite. Это устройство имеет металлический корпус, под которым расположены новейшие микрофонные конверторы и усилители. При минимальной задержке передачи сигнала карта поддерживает дискретизацию звука на частоте 192 кГц.

Изделие выглядит симпатично, регуляторы на передней панели имеют рифление, упрощающее тонкую настройку звучания, которое и без того отличается высокой чистотой и качеством.

Преобразователи характеризуются динамическим диапазоном на уровне 110 дБ, временная задержка – порядка 2.75 мс, позволяя работать с устройством фактически в режиме реального времени, это касается и воспроизведения, и записи, и мониторинга.

Имеется встроенная защита аналоговых схем от нестабильного напряжения. Фирменный пакет ПО Focusrite Creative Pack включает, кроме основного функционала, 12 дополнительных плагинов.

Преимущества модели:

• компактные габариты;
• качественная запись звука;
• минимальная временная задержка;
• отсутствие шумов при записи звука.

Как отмечают некоторые пользователи, карта иногда подвисает, но случается это нечасто.

API

• : Utilizes
• : Utilizes
• : Utilizes
• : Produces a new Mersenne Twister. Must be seeded before use.

Or you can make your own!

interfaceEngine{next()number;}

Any object that fulfills that interface is an .

• : Seed the twister with an initial 32-bit integer.
• : Seed the twister with an array of 32-bit integers.
• : Seed the twister with automatic information. This uses the current Date and other entropy sources.
• : Produce a 32-bit signed integer.
• : Discard random values. More efficient than running repeatedly.
• : Return the number of times the engine has been used plus the number of discarded values.

One can seed a Mersenne Twister with the same value () or values () and discard the number of uses () to achieve the exact same state.

If you wish to know the initial seed of , it is recommended to use the function to create the seed manually (this is what does under-the-hood).

constseed=createEntropy();constmt=MersenneTwister19937.seedWithArray(seed);useTwisterALot(mt);constclone=MersenneTwister19937.seedWithArray(seed).discard(mt.getUseCount());

Random.js also provides a set of methods for producing useful data from an engine.

• : Produce an integer within the inclusive range . can be at its minimum -9007199254740992 (-2 ** 53). can be at its maximum 9007199254740992 (2 ** 53).
• : Produce a floating point number within the range . Uses 53 bits of randomness.
• : Produce a boolean with a 50% chance of it being .
• : Produce a boolean with the specified chance causing it to be .
• : Produce a boolean with / chance of it being true.
• : Return a random value within the provided within the sliced bounds of and .
• : Same as .
• : Shuffle the provided (in-place). Similar to .
• : From the array, produce an array with elements that are randomly chosen without repeats.
• : Same as
• : Produce an array of length with as many rolls.
• : Produce a random string using numbers, uppercase and lowercase letters, , and of length .
• : Produce a random string using the provided string as the possible characters to choose from of length .
• or : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
• : Produce a random within the inclusive range of . and must both be s.

An example of using would be as such:

constengine=MersenneTwister19937.autoSeed();constdistribution=integer(,99);functiongenerateNaturalLessThan100(){returndistribution(engine);}

Producing a distribution should be considered a cheap operation, but producing a new Mersenne Twister can be expensive.

An example of producing a random SHA1 hash:

var engine = nativeMath;var distribution =hex(false);functiongenerateSHA1(){returndistribution(engine,40);}

How does Random.js alleviate these problems?

Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.

One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.

Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:

The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.

may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .

In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.

Random.js provides a series of distributions to alleviate this.

Генератор – итератор

Как вы, наверно, уже догадались по наличию метода , генератор связан с итераторами. В частности, он является итерируемым объектом.

Его можно перебирать и через :

Заметим, однако, существенную особенность такого перебора!

При запуске примера выше будет выведено значение , затем . Значение выведено не будет. Это потому что стандартный перебор итератора игнорирует на последнем значении, при . Так что результат в цикле не выводится.

Соответственно, если мы хотим, чтобы все значения возвращались при переборе через , то надо возвращать их через :

…А зачем вообще при таком раскладе, если его результат игнорируется? Он тоже нужен, но в других ситуациях. Перебор через – в некотором смысле «исключение». Как мы увидим дальше, в других контекстах очень даже востребован.

Итого

• Генераторы создаются при помощи функций-генераторов .
• Внутри генераторов и только внутри них существует оператор .
• Внешний код и генератор обмениваются промежуточными результатами посредством вызовов .

В современном JavaScript генераторы используются редко. Но иногда они оказываются полезными, потому что способность функции обмениваться данными с вызывающим кодом во время выполнения совершенно уникальна. И, конечно, для создания перебираемых объектов.

Также, в следующей главе мы будем изучать асинхронные генераторы, которые используются, чтобы читать потоки асинхронно сгенерированных данных (например, постранично загружаемые из сети) в цикле .

В веб-программировании мы часто работаем с потоками данных, так что это ещё один важный случай использования.