Java 笔记 - Random

asce1885 发布于2019-08-14 12:07 / 852人阅读

摘要：使用单个种子创建一个新的随机数生成器。如下面的代码初始化时并没有起直接作用注意不是没有起作用中的是随机数的上限产生的随机数为的整数不包括。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值。

一个问题

这个题是阿里2015实习生笔试的一道附加题

package gsm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class Test2 {    
    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        for (int j = 0; j < 900; j++) {
            getValue(list);
        }
    }
    //生成随机数
    public static void getValue(List list) {
        Random randomGenerator = new Random();
        int a = randomGenerator.nextInt(list.size());

        int value = list.get(a);
        System.out.println(value + "");
        // 这个数已经出现过了，那么从list中删除
        list.remove(a);
    }
}

以下内容为转载：via 喜欢天才的博客

今天在做 Java 练习的时候注意到了 Java 里面的一个随机函数——Random，刚开始只是知道这个函数具有随机取值的作用，于是上网搜索了资料一番，做了一下一些关于 Random 函数的总结：

Java 中存在着两种 Random 函数：

1. java.lang.Math.Random;

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。

例如下面的实验代码

编译通过后运行结果如下图

观察会发现代码的用一个循环 10 次循环输出 num 的取值，均随机分布在 [0,3) 之间！在使用 Math.Random() 的时候需要注意的地方时该函数是返回 double 类型的值，所以在要赋值给其他类型的变量的时候注意需要进行塑形转换。

2. java.util.Random;

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：

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子(seed) 的区间内随机生成数字；

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；

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

Random()：创建一个新的随机数生成器。

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

protected int next(int bits)：生成下一个伪随机数。

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。

void nextBytes(byte[] bytes)：生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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：

生成 [0,1.0) 区间的小数：double d1 = r.nextDouble();

生成 [0,5.0) 区间的小数：double d2 = r.nextDouble() * 5;

生成 [1,2.5) 区间的小数：double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;

生成 -231 到 231-1 之间的整数：int n = r.nextInt();

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：

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）。

如果我改动代码，改成下面这样：

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。

最后再来简单对比一下这两个随机函数到底的特点：

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。

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。

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