SmolPRNG

这是一个纯Rust编写的轻量级PRNG库/框架，是我另一个项目的翻译，即SmallPRNG。此项目的主要目标是实现尽可能多的功能，而是提供一个通用的框架，用于实现PRNG算法以测试蒙特卡洛代码。这主要是作为一个学习Rust及其功能的教程项目，但我希望这也可以用于像SmallPRNG一样的生产性项目。

为了符合“SmolPRNG”的名称，代码行数不到1000行，但开箱即提供了22多种算法，可以从15个统计分布中进行采样，包括所有代码、测试、文档和基准测试。

SmolPRNG的性能与Rand Rustcrate相当，但扩展性更简单。可以使用no_std功能来移除对标准库的依赖，但这是默认不启用的。在现代硬件上的编译时间约为.2秒。此包无论是否有std依赖都不会在堆上分配内存。要将在您的项目中包含此crate，您可以在您的Cargo.toml文件中使用以下内容。最新版本为0.1.6。

[dependencies]
smolprng = {version = "0.1.6", features = ["std"]}

要使用此包而不依赖std，您可以在您的Cargo.toml文件中使用以下内容。请注意，截至目前，关闭std依赖将删除大多数高级分布采样，但保留了均匀分布采样、伯努利、二项式和泊松分布。包含其他分布的主要限制是core库中缺少某些特殊函数（如ln、sqrt、sin等）。

[dependencies]
smolprng = {version = "0.1.6", features = ["no_std"]}

特性

• 接口
• PRNG算法
• 生成无符号整数
• 生成均匀的f32、f64
• 分布（正态、Beta、柯西、伯努利等）
• 轻松初始化算法状态
• 基准测试
• TestU01验证

生成数字

在初始化PRNG对象后，生成随机数非常简单

let prng = PRNG{generator: JsfGenerator::default()};

let rand_bool = prng.gen_bool(); // Generates a random bool

let rand_u8 = prng.gen_u8();      //Generates a random u8
let rand_u16 = prng.gen_u16();    //Generates a random u16
let rand_u32 = prng.gen_u32();    //Generates a random u32
let rand_u64 = prng.gen_u64();    //Generates a random u64
let rand_u128 = prng.gen_u128();  //Generates a random u128

let rand_f32 = prng.gen_f32();    //Generates a random f32
let rand_f64 = prng.gen_f64();    //Generates a random f64

实现您自己的算法

以下是一个示例，通过在结构体上实现implAlgorithm特质来注入一个新算法生成伪随机数。可用的Outputs包括u8、u16、u32、u64和u128。

struct StepGenerator{
  state: u32,
}

impl Algorithm for StepGenerator {
  type Output = u32;

  fn gen(&mut self) -> Self::Output {
    self.data = self.data.overflowing_add(1).0;
    self.data
  }
}

// somewhat gross macro, that adds the traits Iterator, Default, and From<U> where U in {u8, u16, u32, u64, u128}
prng_setup! {StepGenerator, StepGenerator, data, make_1_u32}

使用这个方法，我们可以创建一个

// create step generator state from output of SplitMix64 algorithm of a u32 seed
let step_generator = StepGenerator::from(12765u32); 
let prng = PRNG{generator: step_generator}

性能

以下是该包在英特尔12700k CPU上运行的性能概述。这被分为三个不同的基准测试，生成一个1024字节的随机数填充的缓冲区，求和100万个随机生成的f64，然后是100万个生成的f32。使用最快的Step生成器结果作为基线，因为这个算法是通过添加1并返回状态定义的。这是除了常数生成器之外最简单的算法。

这并不是详尽的，但为了覆盖性能特征的概貌。

生成1024字节缓冲区

求和100万个随机生成的f32

求和100万个随机生成的f64