Java 筆記 - Random

asce1885 發布于2019-08-14 12:07 / 853人閱讀

摘要：使用單個種子創建一個新的隨機數生成器。如下面的代碼初始化時并沒有起直接作用注意不是沒有起作用中的是隨機數的上限產生的隨機數為的整數不包括。返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的均勻分布的值。

一個問題

這個題是阿里2015實習生筆試的一道附加題

package gsm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class Test2 {    
    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        for (int j = 0; j < 900; j++) {
            getValue(list);
        }
    }
    //生成隨機數
    public static void getValue(List list) {
        Random randomGenerator = new Random();
        int a = randomGenerator.nextInt(list.size());

        int value = list.get(a);
        System.out.println(value + "");
        // 這個數已經出現過了，那么從list中刪除
        list.remove(a);
    }
}

以下內容為轉載：via 喜歡天才的博客

今天在做 Java 練習的時候注意到了 Java 里面的一個隨機函數——Random，剛開始只是知道這個函數具有隨機取值的作用，于是上網搜索了資料一番，做了一下一些關于 Random 函數的總結：

Java 中存在著兩種 Random 函數：

1. java.lang.Math.Random;

調用這個 Math.Random() 函數能夠返回帶正號的 double 值，該值大于等于 0.0 且小于 1.0，即取值范圍是 [0.0,1.0) 的左閉右開區間，返回值是一個偽隨機選擇的數，在該范圍內（近似）均勻分布。

例如下面的實驗代碼

編譯通過后運行結果如下圖

觀察會發現代碼的用一個循環 10 次循環輸出 num 的取值，均隨機分布在 [0,3) 之間！在使用 Math.Random() 的時候需要注意的地方時該函數是返回 double 類型的值，所以在要賦值給其他類型的變量的時候注意需要進行塑形轉換。

2. java.util.Random;

在 Java 的 API 幫助文檔中，總結了一下對這個 Random() 函數功能的描述：

java.util.Random 類中實現的隨機算法是偽隨機，也就是有規則的隨機，所謂有規則的就是在給定種子(seed) 的區間內隨機生成數字；

相同種子數的 Random 對象，相同次數生成的隨機數字是完全相同的；

Random 類中各方法生成的隨機數字都是均勻分布的，也就是說區間內部的數字生成的幾率均等；

下面 Random() 的兩種構造方法

Random()：創建一個新的隨機數生成器。

Random(long seed)：使用單個 long 種子創建一個新的隨機數生成器。

我們可以在構造 Random 對象的時候指定種子（這里指定種子有何作用，請接著往下看），如：

Random r1 = new Random(20);

或者默認當前系統時間對應的相對時間有關的數字作為種子數:

Random r1 = new Random();

需要說明的是：你在創建一個 Random 對象的時候可以給定任意一個合法的種子數，種子數只是隨機算法的起源數字，和生成的隨機數的區間沒有任何關系。如下面的 Java 代碼：

Random rand =new Random(25);
int i;
i=rand.nextInt(100);

初始化時 25 并沒有起直接作用（注意：不是沒有起作用）,rand.nextInt(100); 中的 100 是隨機數的上限, 產生的隨機數為 0-100 的整數, 不包括 100。

下面是 Java.util.Random() 方法摘要

protected int next(int bits)：生成下一個偽隨機數。

boolean nextBoolean()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的均勻分布的 boolean 值。

void nextBytes(byte[] bytes)：生成隨機字節并將其置于用戶提供的 byte 數組中。

double nextDouble()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之間均勻分布的 double 值。

float nextFloat()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之間均勻分布 float 值。

double nextGaussian()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、呈高斯（“正態”）分布的 double 值，其平均值是 0.0 標準差是 1.0。

int nextInt()：返回下一個偽隨機數，它是此隨機數生成器的序列中均勻分布的 int 值。

int nextInt(int n)：返回一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在（包括和指定值（不包括）之間均勻分布的 int 值。

long nextLong()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的均勻分布的 long 值。

void setSeed(long seed)：使用單個 long 種子設置此隨機數生成器的種子。

方法摘要也就這些，下面給幾個例子：

生成 [0,1.0) 區間的小數：double d1 = r.nextDouble();

生成 [0,5.0) 區間的小數：double d2 = r.nextDouble() * 5;

生成 [1,2.5) 區間的小數：double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;

生成 -231 到 231-1 之間的整數：int n = r.nextInt();

生成 [0,10) 區間的整數：

int n2 = r.nextInt(10);// 方法一
n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);// 方法二

前面曾講到過構造 Random 對象的時候指定種子的問題，到底指定種子有什么作用呢，這里直接用代碼例子來做說明：

在定義的時候分別指定了相同的種子之后，在分別用 r1 和 r2 去 [0,30) 的隨機數，結果編譯執行后悔發現結果都是呈現 AABB 型的，說明 r1 和 r2 取的隨機數是一模一樣的（下圖為實驗截圖）。

如果我改動代碼，改成下面這樣：

再編譯輸出后，就再也不會得到 AABB 型的結果，根據代碼的區別，就可以知道指定種子數，和不指定種子數的區別在于哪里了。

最后再來簡單對比一下這兩個隨機函數到底的特點：

java.Math.Random() 實際是在內部調用 java.util.Random() 的, 它有一個致命的弱點，它和系統時間有關，也就是說相隔時間很短的兩個 random 比如:

double a = Math.random()；
double b = Math.random();

即有可能會得到兩個一模一樣的 double。

java.util.Random() 在調用的時候可以實現和 java.Math.Random() 一樣的功能，而且他具有很多的調用方法，相對來說比較靈活。所以從總體來看，使用 java.util.Random() 會相對來說比較靈活一些。

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