• java.uti.Random类nextInt方法中随机数种子为47的奇怪问题


    一,问题描述

    需要生成一个[0,1]的随机数。即随机生成 0 或者 1。使用java.util.Random类的 nextInt(int)方法,当构造Random类的对象并提供随机数种子时,发现了一个奇怪的问题:

    当使用 47 作为随机数种子构造 Random对象时:

    public static Random rand2 = new Random(47);
    .....
    System.out.println(rand2.nextInt(2));
    .....

    使用该对象调用 nextInt(2)方法,在Eclipse中测试,运行了20次,全部都生成 1,没有出现一次0。

    当不提供随机数种子构造Random对象时:

    public static Random rand = new Random();
    .....
    System.out.println(rand.nextInt(2));//0 or 1

    在Eclipse中测试,运行了15次,10次出现0,5次出现1。

    感觉,使用47做随机数种子,且只需随机 生成 0 和 1 这两个数时,并不适合。

    因为,测试了多次,它总是偏向于生成其中某一个数,而另一个数没有出现。

     1 public class TestRand {
     2     public static Random rand = new Random();
     3     
     4     public static Random rand2 = new Random(47);
     5     
     6     public static void main(String[] args) {
     7         
     8         //System.out.println(rand.nextInt(2));//0 or 1
     9         //System.out.println(myRand(0,1));// 0 or 1
    10         
    11         System.out.println(rand2.nextInt(2));//always 1 or always 0
    12         //System.out.println(myRand2(0, 1));//always 1 or always 0
    13         
    14     }
    15     
    16     public static int myRand(int i, int j){
    17         return rand.nextInt(j - i + 1) + i;
    18     }
    19     
    20     public static int myRand2(int i, int j){
    21         return rand2.nextInt(j - i + 1) + i;
    22     }
    23 }
  • 相关阅读:
    机器学习项目实战----信用卡欺诈检测(二)
    机器学习项目实战----信用卡欺诈检测(一)
    机器学习之使用Python完成逻辑回归
    逻辑回归算法
    机器学习之梯度下降
    线性回归算法原理推导
    Spark之RDD容错原理及四大核心要点
    Spark之RDD依赖关系及DAG逻辑视图
    Spark之RDD弹性特性
    Spark之RDD的定义及五大特性
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5408880.html
Copyright © 2020-2023  润新知