仿织梦长沙网站公司,做内销网站,wordpress icon class,专业做app下载网站Random类是一个专门用来生成一个伪随机数的类#xff0c;这个类提供了两个构造函数#xff0c;一个使用默认的种子#xff0c;另一个需要程序员显示传入一个long型整数的种子。与Math类中的random方法生成的伪随机数不同的是#xff0c;Math的random方法生成的伪随机数取值…Random类是一个专门用来生成一个伪随机数的类这个类提供了两个构造函数一个使用默认的种子另一个需要程序员显示传入一个long型整数的种子。与Math类中的random方法生成的伪随机数不同的是Math的random方法生成的伪随机数取值范围是[0,1.0),Random类不仅可以生成浮点数的伪随机数还可以生成整数类型的伪随机数还可以指定伪随机数的范围非常好用。。下面是转载的博客园中的一篇文章讲解的非常好。 Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机也就是有规则的随机。在进行随机时随机算法的起源数字称为种子数(seed)在种子数的基础上进行一定的变换从而产生需要的随机数字。 相同种子数的Random对象相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说两个种子数相同的Random对象第一次生成的随机数字完全相同第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注意。 下面介绍一下Random类的使用以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率。 1、Random对象的生成 Random类包含两个构造方法下面依次进行介绍 a、public Random() 该构造方法使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数然后使用这个种子数构造Random对象。 b、public Random(long seed) 该构造方法可以通过制定一个种子数进行创建。 示例代码 Random r new Random(); Random r1 new Random(10); 再次强调种子数只是随机算法的起源数字和生成的随机数字的区间无关。 2、Random类中的常用方法 Random类中的方法比较简单每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的也就是说区间内部的数字生成的几率是均等的。下面对这些方法做一下基本的介绍 a、public boolean nextBoolean() 该方法的作用是生成一个随机的boolean值生成true和false的值几率相等也就是都是50%的几率。 b、public double nextDouble() 该方法的作用是生成一个随机的double值数值介于[0,1.0)之间。 c、public int nextInt() 该方法的作用是生成一个随机的int值该值介于int的区间也就是-231到231-1之间。 如果需要生成指定区间的int值则需要进行一定的数学变换具体可以参看下面的使用示例中的代码。 d、public int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值该值介于[0,n)的区间也就是0到n之间的随机int值包含0而不包含n。 如果想生成指定区间的int值也需要进行一定的数学变换具体可以参看下面的使用示例中的代码。 e、public void setSeed(long seed) 该方法的作用是重新设置Random对象中的种子数。设置完种子数以后的Random对象和相同种子数使用new关键字创建出的Random对象相同。 3、Random类使用示例 使用Random类一般是生成指定区间的随机数字下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成 Random r new Random(); a、生成[0,1.0)区间的小数 double d1 r.nextDouble(); 直接使用nextDouble方法获得。 b、生成[0,5.0)区间的小数 double d2 r.nextDouble() * 5; 因为nextDouble方法生成的数字区间是[0,1.0)将该区间扩大5倍即是要求的区间。 同理生成[0,d)区间的随机小数d为任意正的小数则只需要将nextDouble方法的返回值乘以d即可。 c、生成[1,2.5)区间的小数 double d3 r.nextDouble() * 1.5 1; 生成[1,2.5)区间的随机小数则只需要首先生成[0,1.5)区间的随机数字然后将生成的随机数区间加1即可。 同理生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0)则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字然后将生成的随机数字区间加上d1即可。 d、生成任意整数 int n1 r.nextInt(); 直接使用nextInt方法即可。 e、生成[0,10)区间的整数 int n2 r.nextInt(10); n2 Math.abs(r.nextInt() % 10); 以上两行代码均可生成[0,10)区间的整数。 第一种实现使用Random类中的nextInt(int n)方法直接实现。 第二种实现中首先调用nextInt()方法生成一个任意的int数字该数字和10取余以后生成的数字区间为(-10,10)然后再对该区间求绝对值则得到的区间就是[0,10)了。 同理生成任意[0,n)区间的随机整数都可以使用如下代码 int n2 r.nextInt(n); n2 Math.abs(r.nextInt() % n); f、生成[0,10]区间的整数 int n3 r.nextInt(11); n3 Math.abs(r.nextInt() % 11); 相对于整数区间[0,10]区间和[0,11)区间等价所以即生成[0,11)区间的整数。 g、生成[-3,15)区间的整数 int n4 r.nextInt(18) - 3; n4 Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3; 生成非从0开始区间的随机整数可以参看上面非从0开始的小数区间实现原理的说明。 h、几率实现 按照一定的几率实现程序逻辑也是随机处理可以解决的一个问题。下面以一个简单的示例演示如何使用随机数字实现几率的逻辑。 在前面的方法介绍中nextInt(int n)方法中生成的数字是均匀的也就是说该区间内部的每个数字生成的几率是相同的。那么如果生成一个[0,100)区间的随机整数则每个数字生成的几率 应该是相同的而且由于该区间中总计有100个整数所以每个数字的几率都是1%。按照这个理论可以实现程序中的几率问题。 示例随机生成一个整数该整数以55%的几率生成1以40%的几率生成2以5%的几率生成3。实现的代码如下 int n5 r.nextInt(100); int m; //结果数字 if(n5 55){ //55个数字的区间55%的几率 m 1; }else if(n5 95){//[55,95)40个数字的区间40%的几率 m 2; }else{ m 3; } 因为每个数字的几率都是1%则任意55个数字的区间的几率就是55%为了代码方便书写这里使用[0,55)区间的所有整数后续的原理一样。 当然这里的代码可以简化因为几率都是5%的倍数所以只要以5%为基础来控制几率即可下面是简化的代码实现 int n6 r.nextInt(20); int m1; if(n6 11){ m1 1; }else if(n6 19){ m1 2; }else{ m1 3; } 在程序内部几率的逻辑就可以按照上面的说明进行实现。 4、其它问题 a、相同种子数Random对象问题 前面介绍过相同种子数的Random对象相同次数生成的随机数字是完全相同的下面是测试的代码 Random r1 new Random(10); Random r2 new Random(10); for(int i 0;i 2;i){ System.out.println(r1.nextInt()); System.out.println(r2.nextInt()); } 在该代码中对象r1和r2使用的种子数都是10则这两个对象相同次数生成的随机数是完全相同的。 如果想避免出现随机数字相同的情况则需要注意无论项目中需要生成多少个随机数字都只使用一个Random对象即可。 b、关于Math类中的random方法 其实在Math类中也有一个random方法该random方法的工作是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。 通过阅读Math类的源代码可以发现Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。 只是random方法的调用比较简单所以很多程序员都习惯使用Math类的random方法来生成随机数字。 转载于:https://www.cnblogs.com/duhuo/p/4185552.html
