假设我需要在[0，K]范围内的N个加密安全的伪随机整数。实现这一目标最明显的方式是N调用arc4random_uniform(3)，这正是我正在做的事情。
但是，分析器告诉我，对arc4random_uniform(3)的大量调用占用了整个执行时间的2/3，而且我真的需要让代码更快。这就是我计划提前生成一些随机字节（可能使用arc4random_buf(3)）并随后逐位提取的原因。
对于K = 2，我可以简单地掩盖所需的位，但是当K不是2的幂时，事情变得毛茸茸。当然我可以使用一堆%=和/=，但后来我会有模数偏见。另一个问题是当N变得太大时，我不能再将整个缓冲区解释为整数并对其执行算术运算。
如果它是相关的，K将小于20，而N可能非常大，如数百万。
你可以使用模数运算符和除法，你只需要做一些额外的预处理。像往常一样生成您的数组。将P作为K的最大幂，小于或等于2^32（其中^表示取幂），并迭代你的数组，确保所有随机值严格小于P。任何不是，用一个小于P的新随机数替换。这将消除偏见。
现在要处理大型N，你需要两个循环。第一个循环遍历数组中的元素，第二个循环从每个元素中提取多个随机数。如果P = k ^ e，那么你可以从数组中的每个元素从e中提取[0, k)随机数。每次从元素中提取随机数时，都要对该元素执行k的分层。
当然，这不一定需要是实际的循环。您可以存储两个变量（数组索引，子元素索引），并在调用函数时从array_index元素中提取。如果sub_element_index == e，然后将其重置为零并增加array_index。从此数组元素中提取随机数并返回它。