为无限列表中的每个元素生成随机数

Question

我想为整数流中的每个元素生成一个随机数列表（0，1）。我试图建立一个理解列表：

randomNums = [(i, r) | i <- [1..], r <- SR.newStdGen] 

我简直无法弄清楚如何做到这一点。谁能帮忙？我正在寻找的输出是原始元素，我和一个相关的随机浮点数。例如：

[(1, 0.20381), (2, 0.1128373), ... 

Answer 1

只需使用zip配对起来：

Prelude System.Random> let g = mkStdGen 42 

Prelude System.Random> take 10 . zip [1..] . randomRs (0.0,1.0) $ g 
[(1,0.11040701265689151),(2,0.8453984927258916),(3,0.30778213446209723),(4,0.781 
3880826070412),(5,0.5242581917029475),(6,0.5196911001158159),(7,0.20084688456283 
112),(8,0.47947729750989876),(9,0.3240164101179728),(10,6.1566369505963836e-2)] 

正如你所看到的，这些都不是真正随机的;相同的初始参数（在这里，42），相同序列将产生：

import System.Random 

randomNums :: [a] -> Int -> [(a, Float)] 
randomNums list initVal = zip list . randomRs (0.0,1.0) . mkStdGen $ initVal 

如果您使用此功能，从内main，还可以随机化initVal值本身，

main = do 
    .... 
    initVal <- randomIO :: IO Int 
    .... -- use initVal .... 

Answer 2

首先，newStdGen是IO StdGen，所以你不能在所有的纯函数中使用它，只有在IO单子。你可以让你的函数返回IO [(Int,Double)]，但那不是很好，它会把所有东西都拉成IO。我建议你使用Rand monad代替：

randomNums :: RandomGen g => Rand g [(Int,Double)] 
randomNums = do 
    randDoubles <- getRandoms 
    return $ zip [1..] randDoubles 

或者干脆

randomNums = fmap (zip [1..]) getRandoms 

注意Rand比读者单子（又名功能）为随机生成多一点，这样你就可以轻松地把它改写无在MonadRandom包：只

randomNums :: RandomGen g => g -> [(Int,Double)] 
randomNums = zip [1..] . randoms 

，那signuature将不太愉快，如果你有多个娘家的东西用d随机生成器; monad会自动注意分配它们。随着明确的功能，你将不得不一直呼吁split，这很快就会变得混乱。

Answer 3

如果你想要一个纯粹的随机列表，然后使用WillNess的方法。如果你想要一个不纯的列表，然后使用pipes库懒洋洋地流不纯的列表：

import Control.Proxy 
import Control.Proxy.Trans.State 
import System.Random 

randomNums :: (Proxy p) =>() -> Producer p (Int, Double) IO r 
randomNums() = evalStateP 0 $ forever $ do 
    i <- get 
    r <- lift $ randomRIO (0, 1) 
    respond (i, r) 
    put $! i + 1 

您通过提供适当的转型和消费阶段宣读了名单。例如，如果你想采取的前10个元素，并打印出来，你写的：

>>> runProxy $ randomNums >-> takeB_ 10 >-> printD 
(0,0.2204881851502879) 
(1,0.2507730220341101) 
(2,0.8870240857313229) 
(3,0.5556581036216822) 
(4,0.6564558289397481) 
(5,0.7499290459359478) 
(6,0.10963804170328961) 
(7,9.475221797586297e-2) 
(8,9.342816284834865e-2) 
(9,0.23343178814756815) 

pipes为您提供了一种方式与effectful懒列表来工作，而无需牺牲采用高层次的转换操纵它们的能力。