Објашњење проблема рандомизације који узрокује да друга ЈаваСцрипт петља понавља исте бројеве

Неочекивано понашање са случајним бројевима у ЈаваСцрипт петљама

Генерисање случајни бројеви у ЈаваСцрипт-у је уобичајен задатак када се ради са низовима. Међутим, понекад се могу десити неочекивани исходи када се користе петље за такве операције. Значајан проблем је када више итерација генерише идентичне или предвидљиве вредности.

Овај чланак испитује уобичајени проблем где две фор-петље треба да генеришу случајне бројеве из два различита низа. Док се прва петља понаша исправно, изгледа да друга петља сваки пут враћа исти низ вредности, посебно бројеве 30, 29, 28, 27 и 26.

Истражићемо основни узрок овог проблема и разумети зашто друга фор-петља не успева да произведе праву случајност. Поред тога, овај чланак ће пружити решења за поправљање кода и обезбеђивање да се свака петља понаша независно.

Разумевањем замки од логика рандомизације и како методе попут Матх.рандом() рада, моћи ћете да се бавите сличним питањима у будућим пројектима. Хајде да заронимо дубље у код да бисмо идентификовали грешку и разговарали о начинима да је побољшамо.

Анализа логике иза ЈаваСцрипт низа Рандомизације

Наведена решења се баве уобичајеним проблемом где две петље покушавају да генеришу случајне бројеве из различитих низова, али једна петља не успева да пружи заиста насумичне резултате. Примарни узрок овог проблема лежи у томе како Матх.рандом() се користи. У оригиналној скрипти, прорачун је укључивао +1 при одређивању случајног индекса. Ова суптилна грешка довела је до тога да програм понекад изабере неважећи индекс, што је довело до тога да друга петља производи неслучајне излазе попут одбројавања од 30 до 26.

Исправљена решења користе Матх.флоор(Матх.рандом() * арраи.ленгтх) како би се осигурало да су генерисани индекси валидни. Логика иза ове формуле је да се помножи резултат од Матх.рандом() (који је између 0 и 1) по дужини низа. Тхе Матх.флоор() метода заокружује резултат на најближи цео број, што осигурава да је индекс увек унутар опсега. Ова промена решава проблем, обезбеђујући да свака итерација петље насумично бира други елемент.

Једно од побољшаних решења се користи арраи.сплице() да бисте и преузели и уклонили елементе из низа. Овај метод спречава дупликате тако што директно мења оригинални низ, обезбеђујући да претходно изабрани елементи више нису доступни у наредним итерацијама. Прва петља ради исправно са овом логиком, а сада се друга петља понаша на исти начин након примене сличних корекција. Сваки позив сплице() враћа уклоњени елемент, који се затим штампа на конзоли.

Још једно кључно побољшање укључује креирање функције за вишекратну употребу за одабир насумичних елемената. Функција гетРандомФромАрраи поједностављује процес инкапсулацијом логике у један блок који се може поново користити. Овај приступ чини код лакшим за одржавање и лакшим за разумевање. Штавише, додани су тестови јединица да би се потврдила исправност функције у различитим окружењима. Употреба од тврдити искази помажу да се потврди да дужина враћеног низа одговара очекивањима и да су сви изабрани елементи јединствени. Структурирањем кода на овај начин, решења нису само функционална већ и робусна и лако прилагодљива различитим сценаријима.

// Solution 1: Correcting the Random Selection Logic
let col1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15];
let col2 = [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30];

for (let i = 0; i < 5; i++) {
  const random = Math.floor(Math.random() * col1.length);
  const number = col1.splice(random, 1)[0];
  console.log(number);
}

for (let i = 0; i < 5; i++) {
  const random = Math.floor(Math.random() * col2.length);
  const number = col2.splice(random, 1)[0];
  console.log(number);
}

// Solution 2: Functional Approach with Reusable Functions
const getRandomFromArray = (array, count) => {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    const random = Math.floor(Math.random() * array.length);
    result.push(array.splice(random, 1)[0]);
  }
  return result;
};

const col1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15];
const col2 = [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30];

console.log(getRandomFromArray(col1, 5));
console.log(getRandomFromArray(col2, 5));

// Solution 3: Simple Unit Test to Verify Random Output
const assert = (condition, message) => {
  if (!condition) {
    throw new Error(message || "Assertion failed");
  }
};

const testRandomFunction = () => {
  const array = [1, 2, 3, 4, 5];
  const result = getRandomFromArray([...array], 5);
  assert(result.length === 5, "Result length should be 5");
  assert(new Set(result).size === 5, "All numbers should be unique");
};

testRandomFunction();
console.log("All tests passed!");

Напредни концепти: избегавање уобичајених грешака у насумичном избору низа

У ЈаваСцрипт-у, користећи генерисање случајних бројева унутар петљи захтева пажљиву имплементацију како би се избегле уобичајене замке. Један критичан проблем се јавља када неправилна израчунавања индекса резултирају одабиром ненамерних или поновљених елемената. Када генеришу насумичне бројеве, програмери морају осигурати да индекси остану унутар важећег опсега низа. У оригиналном коду, додајући +1 да је дужина у случајној формули случајно премашила границе низа, што је довело до непредвидивог понашања у другој петљи.

Још једно занемарено питање је избор метода манипулације низом. Док splice() је ефикасан за уклањање елемената без остављања празнина, користећи indexOf() погрешно може нарушити логику. Ако насумично генерисана вредност није пронађена унутар низа, функција ће се вратити -1, што може довести до грешака. Директним спајањем помоћу индекса који генерише Math.floor(), код у потпуности избегава овај проблем, пошто се приступа само важећим индексима.

Поред тога, поновна употреба и модуларност су кључне праксе у професионалном развоју. Инкапсулација функционалности унутар функција за вишекратну употребу осигурава бољу лакоћу одржавања. Такође избегава дуплирање кода и побољшава читљивост. Коришћење јединичних тестова је још једна моћна пракса за осигурање конзистентних резултата, посебно када се ради са насумичним елементима. Потврђивање резултата путем тврдњи помаже рано уочавању неочекиваних понашања. Комбиновањем добрих пракси, програмери могу да напишу робустан ЈаваСцрипт код који не само да испуњава функционалне захтеве већ и ефикасно ради у различитим сценаријима.