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是使用抛硬币生成 1 到 9 的随机整数，使用单因素求解算法更快，还是使用多因素求解算法计算速度更快？
使用一个因式分解求解，将尝试使用 f(2) 的四个实例进行求解尝试，以获得四位/过程返回，其函数范围为 2^4=16。对于每个该方法使用 f(2) 生成从 1 到 9 的 int，16 个结果中的 9 个将是有效的，并且每次求解尝试的 7 个可能返回将是求解尝试失败/重试。因此，这种从 1 到 9 生成 rand int 的单一因式分解方法具有 7/16=%44 解决四过程函数的尝试失败/重试率。
在算法上使用多个因素代替，解决尝试失败/重试率可能会相对降低？
首先，f(2) 的两个实例可以生成一个从 1 到 4 的随机整数，只接受从 1 到 3 的返回值，两个进程求解尝试函数的求解尝试失败/重试率为 %25。
接下来，f(2) 的另外两个实例可以生成另一个从 1 到 4 的随机整数，只接受从 1 到 3 的返回，其两个过程求解尝试函数的另一个 %25 求解尝试失败/重试率。
从 1 到 3 的第一个 rand int 可以添加到 {3* ((从 1 到 3 的第二个 rand int 结果)-1)} 以产生从 1 到 9 的 rand int，它有 %25 失败/retry rate 用于解决其前两个进程的尝试，然后是 %25 的失败/重试率用于解决其后两个进程的尝试。
第二个提出的算法的 f(2) -> f(9) 求解效率可能更高效，因为它使用多个因子，而不是单个因子？
有关通过抛硬币创建随机数生成器的讨论，请参阅 Creating a random number generator from a coin toss
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！