Algorithms For Dummies

Shaking Things Up with Random Numbers

All  sorts  of  things  would  be  a  lot  less  fun  without  randomness.  For  example, 

imagine starting Solitaire and seeing precisely the same game every time you  

start it. No one would play such a game. Consequently, random number generation 

is an essential part of the gaming experience. In fact, as expressed in a number of 

chapters in this book, some algorithms actually require some level of randomness 

to work properly (see the “Arranging caching computer data” section of Chapter 15 

as an example). You also find that testing works better when using random values 

in  some  cases  (see  the  “Choosing  a  particular  kind  of  compression”  section  of 

Chapter 14 as an example).

The numbers that you obtain from an algorithm are actually pseudo-random, 

which  means  that  you  can  potentially  predict  the  next  number  in  a  series  by 

knowing the algorithm and the seed value used to generate the number. That’s 

why this information is so closely guarded.

Not all applications and not all computers rely on pseudo-random numbers gen-

erated by algorithms (the vast majority do, however). Computer hardware-based 

methods of creating random numbers exist, such as relying on atmospheric noise 

or temperature changes (see 

http://engineering.mit.edu/ask/can-computer- 

generate-truly-random-number

  for  details).  In  fact,  you  can  get  a  hardware-

based  random  number  solution,  such  as  ChaosKey  (

http://altusmetrum.org/ 

ChaosKey/

) and plug it into your USB slot to generate what likely are true random 

numbers.  The  interesting  thing  about  the  ChaosKey  site  is  that  it  provides  you 

with a schematic to show how it collects random noise and changes it into a 

 random  number.

---

394