Provably fair

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부동 소수점에서 바이트로

16 진수 32 바이트 해시는 Random Number Generator 함수 (byteGenerator)의 기초로 작동합니다. 커서 섹션에 설명 된 구현 지침을 사용하여 이 해시에서 4 바이트의 세트를 사용하여 개별 게임 결과를 생성합니다. 이러한 4 바이트 세그먼트는 0에서 1의 범위를 가지는 부동 소수점으로 변환됩니다. 한 번에 하나의 바이트 대신 4 바이트를 사용하면 부동 소수점 생성 중에 향상된 정확성을 보장합니다. 결과적으로이 부동 소수점은 플랫폼의 증명 가능한 공정 알고리즘의 핵심 출력이되어 최종적으로 구체적인 게임 이벤트로 표현됩니다.

// Convert the hash output from the rng byteGenerator to floats
function generateFloats ({ serverSeed, clientSeed, nonce, cursor, count }) {

    // Random number generator function
    const rng = byteGenerator({ serverSeed, clientSeed, nonce, cursor });

    // Declare bytes as empty array
    const bytes = [];

    // Populate bytes array with sets of 4 from RNG output
    while (bytes.length < count * 4) {
        bytes.push(rng.next().value);
    }

    // Return bytes as floats using lodash reduce function
    return _.chunk(bytes, 4).map(bytesChunk =>
    bytesChunk.reduce((result, value, i) => {
        const divider = 256 ** (i + 1);
        const partialResult = value / divider;
        return result + partialResult;
        }, 0)
    );
};

부동 소수점에서 게임 조치로

랜덤 출력을 생성하는 과정은 모든 게임 경험에서 일관되지만, 이러한 부동 소수점을 게임 조치로 변환하는 과정에서 독특한 접근 방식이 나타납니다.이 변환의 초기 단계는 해당 게임에 특정한 잠재적 결과의 총수를 부동 소수점과 곱하는 것입니다. 예를 들어, 52 개의 카드 덱을 사용하는 게임의 경우,이 계산은 단순히 부동 소수점을 52로 곱합니다. 결과 값은 해당하는 게임 조치로 매핑됩니다. 여러 작업이 필요한 게임의 경우이 절차가 지속되며 생성 된 결과 체인 내의 연속적인 4 바이트 세트를 반복합니다.

게임 시퀀스의 재배열

Keno, Mines 및 비디오 포커와 같은 제목에서 게임 결과를 다시 섞는 프로세스에는 Fisher-Yates 섞기 알고리즘이 적용됩니다. 이 알고리즘은 각 변환 단계에서 잠재적 게임 이벤트 옵션 풀을 점진적으로 축소함으로써 부동 소수점을 게임 이벤트로 변환하는 방식에 큰 영향을 미칩니다.비디오 포커를 예로 들어보겠습니다. 초기에는 덱에 52 장의 카드가 있습니다. 결과적으로 첫 번째 게임 이벤트는 부동 소수점을 52로 곱하여 결정됩니다. 그런 다음 각 카드가 나눠지면 사용 가능한 카드 풀이 하나 줄어들며 후속 변환에 영향을줍니다. 이 반복적인 프로세스는 필요한 모든 게임 이벤트가 생성 될 때까지 계속됩니다.Mines 및 Keno의 맥락에서 절차는 비디오 포커의 절차를 반영하지만 카드 대신 타일이나 그리드 위치를 수용하도록 조정되었습니다. 목표는 일관되게 유지됩니다. 생성된 각 게임 이벤트가 결과 시퀀스 내에서 고유하도록 보장하여 중복을 방지하는 것입니다.

부동 소수점에서 바이트로

// Convert the hash output from the rng byteGenerator to floats
function generateFloats ({ serverSeed, clientSeed, nonce, cursor, count }) {

    // Random number generator function
    const rng = byteGenerator({ serverSeed, clientSeed, nonce, cursor });

    // Declare bytes as empty array
    const bytes = [];

    // Populate bytes array with sets of 4 from RNG output
    while (bytes.length < count * 4) {
        bytes.push(rng.next().value);
    }

    // Return bytes as floats using lodash reduce function
    return _.chunk(bytes, 4).map(bytesChunk =>
    bytesChunk.reduce((result, value, i) => {
        const divider = 256 ** (i + 1);
        const partialResult = value / divider;
        return result + partialResult;
        }, 0)
    );
};