java中Random(long seed)方法与rRandom()方法的使用产生随机数

幽雨_rain 2020-07-06

栏目: 好文 ·

来源: 幽雨_rain

作者:幽雨_rain

简介  这篇文章主要介绍了java中Random(long seed)方法与rRandom()方法的使用产生随机数以及相关的经验技巧,文章约12788字,浏览量279,点赞数1,值得参考!

 

Random 类作为JAVA中用于产生的随机数 ,new  Random(10)  :10是种子数。
注意:Random 的一个特点是:相同种子数的Random对象,对应相同次数生成的随机数字是完全相同
 
验证代码:
       Random r1 = new Random(10);
 
        Random r2 = new Random(10);
 
        for(int i = 0;i < 4;i++){
 
                 System.out.println(r1.nextInt(5));
        }
System.out.println("++++++++++++++++++++++");
        for(int i = 0;i < 4;i++){
 
                 System.out.println(r2.nextInt(5));
        }
结果:r1 产生的随机数
3
0
3
0
++++++++++++++++++++++
3       r2产生的随机数
0
3
0
换成: 
System.out.println(r1.nextDouble(5))System.out.println(r2.nextDouble(5))
结果:
0.7304302967434272
0.2578027905957804
0.059201965811244595
0.24411725056425315
++++++++++++++++++++++
0.7304302967434272
0.2578027905957804
0.059201965811244595
0.24411725056425315
 
分析: 虽然说是随机数发生器,但是还是按照某种算法一步一步执行下去的,种子数一定算法一样那么同一时刻的产生的数值当然该一样了!!
 

* @param seed the initial seed
* @see #setSeed(long)
*/

++++++++++++++++++带种子数的构造方法+++++++++++++
public Random(long seed) {
if (getClass() == Random.class)
this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
else {
// subclass might have overriden setSeed
this.seed = new AtomicLong();
setSeed(seed);
}
}

 

++++++++++++++netInt方法带参数的那个源码++++++++++++

* @since 1.2
*/

public int nextInt(int n) {
if (n <= 0)
throw new IllegalArgumentException("n must be positive");

if ((n & -n) == n) // i.e., n is a power of 2
return (int)((n * (long)next(31)) >> 31);

int bits, val;
do {
bits = next(31);
val = bits % n;
} while (bits - val + (n-1) < 0);
return val;
}

可见Random的种子要求 大于0 的 。。。

+++++++++++++++nextDouble方法实现+++++++++++

public double nextDouble() {
return (((long)(next(26)) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}

+++++++++++++++nextFloat方法实现+++++++++++++

public float nextFloat() {
return next(24) / ((float)(1 << 24));
}

 

+++++++++++++++++nextInt方法实现:++++++++++
public int nextInt() {
return next(32);
}

 
可见所有的随机数产生都和一个叫 next方法有关,这个方法是这样的:

* @since 1.1
*/
protected int next(int bits) {
long oldseed, nextseed;
AtomicLong seed = this.seed;
do {
oldseed = seed.get();
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
} 

一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的算法不停迭代产生随机数,下面介绍两种方法: 

算法1:平方取中法。 
  1)将种子设为X0,并mod 10000得到4位数 
 
  2)将它平方得到一个8位数(不足8位时前面补0) 
 
  3)取中间的4位数可得到下一个4位随机数X1 
 
  4)重复1-3步,即可产生多个随机数 
 
  这个算法的一个主要缺点是最终它会退化成0,不能继续产生随机数。 

算法2:线性同余法 
 
  1)将种子设为X0, 
 
  2)用一个算法X(n+1)=(a*X(n)+b) mod c产生X(n+1) 
 
  一般将c取得很大,可产生0到c-1之间的伪随机数 
  该算法的一个缺点是会出现循环。

拓展

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。

* @see Random#nextDouble()
*/
public static double random() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
if (rnd == null) rnd = initRNG();
return rnd.nextDouble();
}

参考:http://www.cnblogs.com/Coffee-guy/p/3378776.html

   http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b3120470100k96z.html

 


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