Я трохи запізнююся на партію, але мені потрібно було реалізувати загальне рішення, і виявилося, що жодне з рішень не може задовольнити мої потреби.
Прийняте рішення добре для невеликих діапазонів; однак, maximum - minimumможе бути нескінченним для великих діапазонів. Отже, виправлена версія може бути цією версією:
public static double NextDoubleLinear(this Random random, double minValue, double maxValue)
{
// TODO: some validation here...
double sample = random.NextDouble();
return (maxValue * sample) + (minValue * (1d - sample));
}
Це генерує випадкові числа добре навіть між double.MinValueі double.MaxValue. Але це вводить ще одну "проблему", яка добре представлена в цій публікації : якщо ми використовуємо такі великі діапазони, значення можуть здатися занадто "неприродними". Наприклад, після генерації 10000 випадкових подвоєнь між 0 іdouble.MaxValue всіма значеннями було між 2.9579E + 304 і 1.7976E + 308.
Тому я створив ще одну версію, яка генерує числа в логарифмічному масштабі:
public static double NextDoubleLogarithmic(this Random random, double minValue, double maxValue)
{
// TODO: some validation here...
bool posAndNeg = minValue < 0d && maxValue > 0d;
double minAbs = Math.Min(Math.Abs(minValue), Math.Abs(maxValue));
double maxAbs = Math.Max(Math.Abs(minValue), Math.Abs(maxValue));
int sign;
if (!posAndNeg)
sign = minValue < 0d ? -1 : 1;
else
{
// if both negative and positive results are expected we select the sign based on the size of the ranges
double sample = random.NextDouble();
var rate = minAbs / maxAbs;
var absMinValue = Math.Abs(minValue);
bool isNeg = absMinValue <= maxValue ? rate / 2d > sample : rate / 2d < sample;
sign = isNeg ? -1 : 1;
// now adjusting the limits for 0..[selected range]
minAbs = 0d;
maxAbs = isNeg ? absMinValue : Math.Abs(maxValue);
}
// Possible double exponents are -1022..1023 but we don't generate too small exponents for big ranges because
// that would cause too many almost zero results, which are much smaller than the original NextDouble values.
double minExponent = minAbs == 0d ? -16d : Math.Log(minAbs, 2d);
double maxExponent = Math.Log(maxAbs, 2d);
if (minExponent == maxExponent)
return minValue;
// We decrease exponents only if the given range is already small. Even lower than -1022 is no problem, the result may be 0
if (maxExponent < minExponent)
minExponent = maxExponent - 4;
double result = sign * Math.Pow(2d, NextDoubleLinear(random, minExponent, maxExponent));
// protecting ourselves against inaccurate calculations; however, in practice result is always in range.
return result < minValue ? minValue : (result > maxValue ? maxValue : result);
}
Деякі тести:
Ось відсортовані результати генерування 10000 випадкових подвійних чисел між 0 та Double.MaxValueз обома стратегіями. Результати відображаються за допомогою логарифмічної шкали:

Хоча лінійні випадкові значення здаються помилковими на перший погляд, статистика показує, що жодне з них не «краще», ніж інше: навіть лінійна стратегія має рівномірний розподіл, і середня різниця між значеннями майже однакова для обох стратегій .
Гра в різних діапазонах показала мені, що лінійна стратегія стає ushort.MaxValue"розумною " з діапазоном між 0 і "розумним" мінімальним значенням 10,78294704 (для ulongдіапазону мінімальне значення становило 3,03518E + 15 int;: 353341). Це однакові результати обох стратегій, що відображаються з різними масштабами:

Редагувати:
Нещодавно я зробив свої бібліотеки з відкритим кодом, не соромтеся побачити RandomExtensions.NextDoubleметод з повною валідацією.