• Java中随机数生成的两种方法,以及math的floor


    1.Math的random方法,调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布。
    double rand = Math.random(); //   0 =< rand <1

      Math.floor(x):小于等于x,并且与x最接近的整数

      例如:

            System.out.println(Math.floor(3.66));    // 3.0
            System.out.println(Math.floor(0.66));    // 0.0
            System.out.println(Math.floor(-5.35));   // -6.0
            System.out.println(Math.floor(1));   //1.0

    所以我们可以使用Math.floor(Math.random())去获取你想要的一个范围内的整数

    Math.random()*50得到一个大于等于0且小于50的数

    Math.random()*50+1得到一个大于等于1且小于51的数

    在使用Math.floor取整数 

    就是

    Math.floor(Math.random()*50+1)  //得到一个取值范围为1~50的随机整数(包括1,50)

    例子:

    randomNum(100000, 999999);//获取一个大于等于100000小于1000000的随机整数
    public static int randomNum(int start, int end) {//获取一个大于等于start小于end+1的随机整数
            return (int) (Math.random() * ((end + 1) - start)) + start;
        }

    2.Random类中的对象

    在Java的API帮助文档中,总结了一下对这个Random()函数功能的描述:
    1、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,所谓有规则的就是在给定种(seed)的区间内随机生成数字;
    2、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;
    3、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均等;
     
    下面Random()的两种构造方法
    1.Random():创建一个新的随机数生成器。
    2.Random(long seed):使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。
     
    我们可以在构造Random对象的时候指定种子(这里指定种子有何作用,请接着往下看),如:
    Random r1 = new Random(20);
    或者默认当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数:
    Random r1 = new Random();
    需要说明的是:你在创建一个Random对象的时候可以给定任意一个合法的种子数,种子数只是随机算法的起源数字,和生成的随机数的区间没有任何关系。如下面的Java代码:
    Random rand =new Random(25);
    int i;
    i=rand.nextInt(100);
    初始化时25并没有起直接作用(注意:不是没有起作用),rand.nextInt(100);中的100是随机数的上限,产生的随机数为0-100的整数,不包括100。
     
    下面是Java.util.Random()方法摘要
    1.protected int next(int bits):生成下一个伪随机数。
    2.boolean nextBoolean():返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的boolean值。
    3.void nextBytes(byte[] bytes):生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。
    4.double nextDouble():返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在0.0和1.0之间均匀分布的 double值。
    5.float nextFloat():返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在0.0和1.0之间均匀分布float值。
    6.double nextGaussian():返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、呈高斯(“正态”)分布的double值,其平均值是0.0标准差是1.0。
    7.int nextInt():返回下一个伪随机数,它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。
    8.int nextInt(int n):返回一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在(包括和指定值(不包括)之间均匀分布的int值。
    9.long nextLong():返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值。
    10.void setSeed(long seed):使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。
     
    方法摘要也就这些,下面给几个例子:
    1.生成[0,1.0)区间的小数:double d1 = r.nextDouble();
    2.生成[0,5.0)区间的小数:double d2 = r.nextDouble() * 5;
    3.生成[1,2.5)区间的小数:double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;
    4.生成-231到231-1之间的整数:int n = r.nextInt();
    5.生成[0,10)区间的整数:
    int n2 = r.nextInt(10);//方法一
    n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);//方法二
     
    前面曾讲到过构造Random对象的时候指定种子的问题,到底指定种子有什么作用呢,这里直接用代码例子来做说明:
     Java中的Random()函数
    在定义的时候分别指定了相同的种子之后,在分别用r1和r2去[0,30)的随机数,结果编译执行后悔发现结果都是呈现AABB型的,说明r1和r2取的随机数是一模一样的(下图为实验截图)。
     Java中的Random()函数
    如果我改动代码,改成下面这样:
     Java中的Random()函数
    再编译输出后,就再也不会得到AABB型的结果,根据代码的区别,就可以知道指定种子数,和不指定种子数的区别在于哪里了。
     Java中的Random()函数
     
    最后再来简单对比一下这两个随机函数到底的特点:
    1.java.Math.Random()实际是在内部调用java.util.Random()的,它有一个致命的弱点,它和系统时间有关,也就是说相隔时间很短的两个random比如:
    double a = Math.random();
    double b = Math.random();
    即有可能会得到两个一模一样的double。
    2.java.util.Random()在调用的时候可以实现和java.Math.Random()一样的功能,而且他具有很多的调用方法,相对来说比较灵活。所以从总体来看,使用java.util.Random()会相对来说比较灵活一些。

      

    参考地址

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dashuai01/p/4739023.html
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