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freeCodeCamp/curriculum/challenges/italian/10-coding-interview-prep/rosetta-code/linear-congruential-generator.md
2022-07-12 13:56:02 +02:00

98 lines
2.9 KiB
Markdown

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id: 5e4ce2f5ac708cc68c1df261
title: Generatore lineare congruenziale
challengeType: 1
forumTopicId: 385266
dashedName: linear-congruential-generator
---
# --description--
Un generatole contruenziale lineare (LCG) è un <em>algoritmo</em>che genera una sequenza di numeri pseudo-randomizzati calcolati con una equazione lineare discontinua a tratti. Tutti i generatori congruenziali lineari utilizzano questa formula:
$$r_{n + 1} = (a \times r_n + c) \bmod m$$
Dove:
<ul>
<li>$ r_0 $ è un seme.</li>
<li>$r_1$, $r_2$, $r_3$, ..., sono i numeri casuali.</li>
<li>$a$, $c$, $m$ sono costanti.</li>
</ul>
Se si scelgono i valori di $a$, $c$ e $m$ con cura, il generatore produce una distribuzione uniforme di interi da $0$ a $m - 1$.
I numeri <abbr title="linear congruential generator">LCG</abbr> sono di bassa qualità. $r_n$ e $r\_{n + 1}$ non sono indipendenti, come i veri numeri casuali. Chiunque conosce $r_n$ può predire $r\_{n + 1}$, quindi <abbr title="linear congruential generator">LCG</abbr> non è crittograficamente sicuro. <abbr title="linear congruential generator">LCG</abbr> è abbastanza buono per semplici task come un test di primalità Miller-Rabin, o dare le carte in FreeCell. Uno dei benefici del <abbr title="generatore lineare congruenziale">LCG</abbr>, è che si può facilmente riprodurre una sequenza di numeri partendo dallo stesso $r_0$. Si può anche riprodurre tale sequenza con un linguaggio di programmazione diverso, perché la formula è molto semplice.
# --instructions--
Scrivi una funzione che richiede $r_0,a,c,m,n$ come parametri e restituisce $r_n$.
# --hints--
`linearCongGenerator` dovrebbe essere una funzione.
```js
assert(typeof linearCongGenerator == 'function');
```
`linearCongGenerator(324, 1145, 177, 2148, 3)` dovrebbe restituire un numero.
```js
assert(typeof linearCongGenerator(324, 1145, 177, 2148, 3) == 'number');
```
`linearCongGenerator(324, 1145, 177, 2148, 3)` dovrebbe restituire `855`.
```js
assert.equal(linearCongGenerator(324, 1145, 177, 2148, 3), 855);
```
`linearCongGenerator(234, 11245, 145, 83648, 4)` dovrebbe tornare `1110`.
```js
assert.equal(linearCongGenerator(234, 11245, 145, 83648, 4), 1110);
```
`linearCongGenerator(85, 11, 1234, 214748, 5)` dovrebbe tornare `62217`.
```js
assert.equal(linearCongGenerator(85, 11, 1234, 214748, 5), 62217);
```
`linearCongGenerator(0, 1103515245, 12345, 2147483648, 1)` dovrebbe restituire `12345`.
```js
assert.equal(linearCongGenerator(0, 1103515245, 12345, 2147483648, 1), 12345);
```
`linearCongGenerator(0, 1103515245, 12345, 2147483648, 2)` dovrebbe restituire `1406932606`.
```js
assert.equal(
linearCongGenerator(0, 1103515245, 12345, 2147483648, 2),
1406932606
);
```
# --seed--
## --seed-contents--
```js
function linearCongGenerator(r0, a, c, m, n) {
}
```
# --solutions--
```js
function linearCongGenerator(r0, a, c, m, n) {
for (let i = 0; i < n; i++) {
r0 = (a * r0 + c) % m;
}
return r0;
}
```