以下代码片段取自伪随机数生成器(在ActionScript 3中编写):
public function random():Number {
_currentSeed = (_currentSeed * 16807) % 2147483647);
return (_currentSeed/0x7FFFFFFF) + 0.000000000233;
}
代码的第一行很容易理解，它是一个标准的线性同余生成器，乘数为16807。第二行第一部分将结果整数转换为大致介于0和1之间的浮点数。
然而，第二行最后一部分+ 0.000000000233的目的是什么?在这样的RNG中这是必要的，还是有不同的目的?
如果您查看公式的其余部分，您将看到_currentSeed的值为0总是会导致0的值相同。添加(0.5/0x7fffffff)，可以防止它在0上卡住，但也足够小，可以防止它返回值>= 1。
公平地说，这段代码是我6年前写的，所以我可能记错了，但我相当确定这就是原因。
算法的主体是一个著名的素数模乘线性同余生成器。所有这些前缀形容词都意味着它实现了最大的周期长度，而不像广义lcg那样有附加的术语，所以pmmlcg在20世纪50年代就很流行，因为每次调用可以减少一次操作。您永远不应该将_currentSeed初始化为零，并且如果正确实现和播种，该算法被设计为永远不会产生零或负数，因为它基于整数算术，这是精确的。(正确的实现意味着确保结果不受整数溢出的影响。Linus Schrage早在1959年就用FORTRAN编写了一个可移植的算法，附带了一个简单的测试，包含了1000次迭代后的种子值应该是多少。
魔术数字比(1/2) / 0x7fffffff稍大，所以它不应该将返回值推到1以上。因为它没有被添加到_currentSeed中，所以它在避免当_currentSeed被设置为零时可能发生的定点行为方面没有任何作用。老实说，我看不出它有什么用。
我认为，出于某种原因，_currentSeed可能是一个负值，因为_currentSeed是一个有符号整数。在值中添加0.000000000233 (0.5/0x7fffffff)可以避免这种情况。