python - 播种 Python RNG 显示集合的非确定性行为

Question

尝试从集合中选择伪随机元素时，我看到了非确定性行为，即使 RNG 已播种(示例代码如下所示)。为什么会发生这种情况，我是否应该期望其他 Python 数据类型表现出类似的行为？

注意:我只在 Python 2.7 上测试过它，但它可以在两台不同的 Windows 计算机上重现。

类似问题:Python random seed not working with Genetic Programming example code 的问题可能是相似的。根据我的测试，我的假设是集合内的运行间内存分配差异导致不同的元素被拾取到相同的 RNG 状态。

到目前为止，我还没有在 Python 文档中发现任何关于 set 或 random 的警告/问题。

示例代码(randTest 每次运行产生不同的输出):

import random

''' Class contains a large set of pseudo-random numbers. '''
class bigSet:
    def __init__(self):
        self.a = set()
        for n in range(2000):
            self.a.add(random.random())
        return


''' Main test function. '''
def randTest():
    ''' Seed the PRNG. '''
    random.seed(0)

    ''' Create sets of bigSet elements, presumably many memory allocations. ''' 
    b = set()
    for n in range (2000):
        b.add(bigSet())

    ''' Pick a random value from a random bigSet. Would have expected this to be deterministic. '''    
    c = random.sample(b,1)[0]
    print('randVal: ' + str(random.random()))           #This value is always the same
    print('setSample: ' + str(random.sample(c.a,1)[0])) #This value can change run-to-run
    return

Answer 1

OrderedSet是理想的选择。

set 和 frozenset 都不应该在这里使用，因为没有指定它们中的任何一个是有序的。另一个答案有效的事实只是实现的意外。集合是无序的，依赖于它们的顺序会导致与 Python 版本(可能还有机器)的耦合。

我从 Roland's answer 得到了不同的订单在 Python 3.8.6 中(尽管两次运行之间的顺序恰好相同)。尽管生成的随机数相同。

要保留顺序，并因此保留基于随机 种子的确定性，您必须使用有序的数据结构，例如 OrderedSet .

如果您没有可用的 OrderedSet，或者如果分析您的代码显示 OrderedSet 很慢，您可以使用 OrderedDict并忽略它的值。

如果你有 Python >= 3.6，那么即使是常规的 dict 也会被排序，这要归功于 performance optimizations .