对于随机数的实验,根据课程上的教程,有如下的公式:
对应的变量参数的说明:
其中对应的Mouduls变量对应的就是公式中a的值,在公式中的含义就是相当于要循环多少个数才重复的一个值。
Multiplier对应的就是公式中m的值,表示的是范围值,例如图上的16807表示的就是取种子返回的随机数的范围为0-16806。
公式中的c表示的是公式每次返回的随机数要增长的一个值,如果是常数的话,每次增长的值将会是一个固定的值,就变成了容易重复的状态,所以,为了不使其是一个重复的状态,我打算在每次取完随机数之后将生成的随机数Xn赋值给c;
Xn表示的随机数函数中取种子的一个步骤,其中第一次取值,其实就是取种子的过程,也就是对X0取值的过程,当取到第一个种子后,此后的随机数一般都不用取种子了。
根据上述的简单分析,那么以下就是实验实现随机数的一个算法,代码如下:
package suijishu; public class Suijishu { private long xn=0; private long c=0; public int random_num(int a,int b) { return (int) (random()%(b-a+1)+a); } public long random() //生成第n+1个的随机数过程 { int Multiplier=16807; long Modulus=((1<<31)-1); xn=(Modulus*xn+c)%Multiplier; c=xn; return xn; } public void setseed(long seed) //取种子 { xn=seed; } //主函数 public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 Suijishu sjs=new Suijishu(); int num[]=new int[6]; //模拟色子的六个面整型变量 int account=0; sjs.setseed(System.currentTimeMillis()); for(int i=0;i<6000;i++) //模拟循环6000次摇色子的过程 { account=sjs.random_num(1,6); //摇色子 ++num[account-1]; //对应的色子面的变量加一 } for(int j=0;j<6;j++) { System.out.println((j+1)+":"+num[j]);//看最终色子对应面被摇的次数 } } }
类中setseed是一个取种子的函数,我在代码中取的种子是系统的当前时间。(距离1970年1月1日的毫秒数),因为时间是一直在变得,因此取时间作为种子是一个不错的选择。
random()是一个取种子之后的返回随机数的函数
random_num(int a,int b)是一个封装的函数,返回a-b之间的随机数的值;
下面是实验的截图:
随机数的分布情况还是挺平均的。