第一种情况，n < m

根据数学推理，可以直接截取有效的部分，并且概率是相同的。

例如: 给出 rand7(),求 rand5():

int rand5(){
    int x = ~(1 << 31);
    while(x > 5)
        x = rand7();
    return x;
}

第二种写法：

int rand5(){
    int x;
    do{
        x = rand7();
    }while(x > 5)
        return x;
}

第二种情况，m < n < m*m

例，给出 rand5(),求 rand7()

首先要声明，要看清题目怎么说的，比如 rand5() 是 0~5 还是 0~4 ，还是 1~4！！

我们假设这里是 rand5() 生成 1，2，3，4，5 ，rand7() 生成 1，2，3，4，5，6，7

想要获得均匀分布的[ 1 ,2,3,4,5,6,7]，就要构建比它大的范围。

rand5() - 1 范围是 [0 ~ 4]

5 * (Rand5() - 1) + Rand5()

可以获得均匀分布的数字，范围 [1 ~ 25 ]。

这样就包含了[1 ~ 7]

再考虑到，让 x 与最接近25且小于25的7的倍数相比，于是和 25/7*7 ，即 21 作比较。

rand7(){
    int i;
    do{
        i = 5 * (rand5() - 1 ) + rand5();
    }while(i >= 21)
    return i % 7 + 1;
}

如果上面范围本来就是 [0,1 ....]

那就把i = 5 * (rand5() - 1 ) + rand5(); 改为 i = 6 * rand5() + rand5();
如果 rand5() 范围是 [ 0 ,1 ,2 ,3, 4],

那就相应的为 i = 5 * rand5() + rand5();

先构建第二种情况的函数，在利用上述函数，构建

更大范围的函数，再筛选