Neumann的随机生成器 - Python 3

我正在研究Code Abbey问题23，Neumann的随机生成器。目标是使用给定算法从列表中的每个值生成一系列随机数，并继续，直到算法生成的数字与我们开始的数字相同。然后，打印达到循环所需的通过次数。我似乎无法让我的代码工作;我很确定这是与while循环有关的。我将不胜感激任何帮助，更重要的是对我做错了什么的解释。Neumann的随机生成器 - Python 3

这里是我的代码：

cases = int(input()) 
values = [int(x) for x in input().split()] 

def random_number(values): 
    for value in values: 
     random = pow(value, 2) 
     passes = 0 
     equal = False 

     while not equal: 

      if len(str(random)) < 8: 
       random = int(str(random).zfill(8)) 

      random = (random // 100) % 10000 

      passes += 1 

      if random == value: 
       equal = True 
      else: 
       random = pow(random, 2) 

     print(passes, end=' ') 

random_number(values)

，这里是我的输入：

12 
6239 8935 4715 8785 9737 9251 3251 3544 9631 4655 903 7589

来源

2014-10-04 Christopher Matthews

你还没有告诉我们问题是什么。 – 2014-10-04 09:47:05

对不起 - 问题是，我创建了一个无限循环。但我无法弄清楚在哪里。 – 2014-10-04 09:48:40

问题： 中间的方法并不总是返回到起始种子，然而这是你测试的唯一结果。该序列可以返回到种子以外的一些已经访问的号码，在这种情况下，random将永远不会等于value，并且程序不会检测到重复。（对于这个快速演示，尝试手动执行算法，开始一个值12 - 你会发现它开始重复很快，但不会再次访问12）。

解决办法：而不是仅仅存储原始值和比较random有一点，你需要保存至今走访每一个值的列表，当random出现在该列表中的任何位置结束。

来源

2014-10-04 10:32:21 Daniel

很酷，我解决了这个问题！非常感谢你的帮助！ – 2014-10-04 12:19:51

最受欢迎！现在您已经解决了这个问题，我建议您查看[中间方法]（http://en.wikipedia.org/wiki/Middle-square_method）上的Wikipedia页面。它有一个整洁的Python实现，你可能想花时间去理解。我不知道代码修道院是否这样做，但我真的很喜欢欧拉工程让您访问论坛的方式 - 在您成功回答了一个问题之后 - 我用它作为了解更高效/优雅的机会解决我刚刚解决的问题。 – Daniel 2014-10-04 13:48:11

Neumann的随机生成器 - Python 3

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