java 中的隨機數

Random類 (java.util)         

Random類中實現的隨機算法是僞隨機，也就是有規則的隨機。在進行隨機時，隨機算法的起源數字稱爲種子數(seed)，在種子數的基礎上進行必定的變換，從而產生須要的隨機數字。

相同種子數的Random對象，相同次數生成的隨機數字是徹底相同的。也就是說，兩個種子數相同的Random對象，第一次生成的隨機數字徹底相同，第二次生成的隨機數字也徹底相同。這點在生成多個隨機數字時須要特別注意。

下面介紹一下Random類的使用，以及如何生成指定區間的隨機數組以及實現程序中要求的概率。

一、Random對象的生成

         Random類包含兩個構造方法，下面依次進行介紹：

         a、public Random()

該構造方法使用一個和當前系統時間對應的相對時間有關的數字做爲種子數，而後使用這個種子數構造Random對象。

         b、public Random(long seed)

該構造方法能夠經過制定一個種子數進行建立。

示例代碼：

Random r = new Random();

Random r1 = new Random(10);

再次強調：種子數只是隨機算法的起源數字，和生成的隨機數字的區間無關。

二、Random類中的經常使用方法

Random類中的方法比較簡單，每一個方法的功能也很容易理解。須要說明的是，Random類中各方法生成的隨機數字都是均勻分佈的，也就是說區間內部的數字生成的概率是均等的。下面對這些方法作一下基本的介紹：

a、public boolean nextBoolean()

該方法的做用是生成一個隨機的boolean值，生成true和false的值概率相等，也就是都是50%的概率。

b、public double nextDouble()

該方法的做用是生成一個隨機的double值，數值介於[0,1.0)之間。

c、public int nextInt()

該方法的做用是生成一個隨機的int值，該值介於int的區間，也就是-231到231-1之間。

若是須要生成指定區間的int值，則須要進行必定的數學變換，具體能夠參看下面的使用示例中的代碼。

d、public int nextInt(int n)

該方法的做用是生成一個隨機的int值，該值介於[0,n)的區間，也就是0到n之間的隨機int值，包含0而不包含n。

若是想生成指定區間的int值，也須要進行必定的數學變換，具體能夠參看下面的使用示例中的代碼。

e、public void setSeed(long seed)

該方法的做用是從新設置Random對象中的種子數。設置完種子數之後的Random對象和相同種子數使用new關鍵字建立出的Random對象相同。

三、Random類使用示例

使用Random類，通常是生成指定區間的隨機數字，下面就一一介紹如何生成對應區間的隨機數字。如下生成隨機數的代碼均使用如下Random對象r進行生成：

Random r = new Random();

a、生成[0,1.0)區間的小數

                   double d1 = r.nextDouble();

直接使用nextDouble方法得到。

b、生成[0,5.0)區間的小數

double d2 = r.nextDouble() * 5;

由於nextDouble方法生成的數字區間是[0,1.0)，將該區間擴大5倍便是要求的區間。

同理，生成[0,d)區間的隨機小數，d爲任意正的小數，則只須要將nextDouble方法的返回值乘以d便可。

c、生成[1,2.5)區間的小數

       double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;

生成[1,2.5)區間的隨機小數，則只須要首先生成[0,1.5)區間的隨機數字，而後將生成的隨機數區間加1便可。

同理，生成任意非從0開始的小數區間[d1,d2)範圍的隨機數字(其中d1不等於0)，則只須要首先生成[0,d2-d1)區間的隨機數字，而後將生成的隨機數字區間加上d1便可。

d、生成任意整數

int n1 = r.nextInt();

直接使用nextInt方法便可。

e、生成[0,10)區間的整數

int n2 = r.nextInt(10);

n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);

以上兩行代碼都可生成[0,10)區間的整數。

第一種實現使用Random類中的nextInt(int n)方法直接實現。

第二種實現中，首先調用nextInt()方法生成一個任意的int數字，該數字和10取餘之後生成的數字區間爲(-10,10)，而後再對該區間求絕對值，則獲得的區間就是[0,10)了。

同理，生成任意[0,n)區間的隨機整數，均可以使用以下代碼：

int n2 = r.nextInt(n);

n2 = Math.abs(r.nextInt() % n);

f、生成[0,10]區間的整數

int n3 = r.nextInt(11);

n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);

相對於整數區間，[0,10]區間和[0,11)區間等價，因此即生成[0,11)區間的整數。

g、生成[-3,15)區間的整數

int n4 = r.nextInt(18) - 3;

n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;

生成非從0開始區間的隨機整數，能夠參看上面非從0開始的小數區間實現原理的說明。

h、概率實現

按照必定的概率實現程序邏輯也是隨機處理能夠解決的一個問題。下面以一個簡單的示例演示如何使用隨機數字實現概率的邏輯。

在前面的方法介紹中，nextInt(int n)方法中生成的數字是均勻的，也就是說該區間內部的每一個數字生成的概率是相同的。那麼若是生成一個[0,100)區間的隨機整數，則每一個數字生成的概率應該是相同的，並且因爲該區間中總計有100個整數，因此每一個數字的概率都是1%。按照這個理論，能夠實現程序中的概率問題。

示例：隨機生成一個整數，該整數以55%的概率生成1，以40%的概率生成2，以5%的概率生成3。實現的代碼以下：

int n5 = r.nextInt(100);

int m; //結果數字

if(n5 < 55){ //55個數字的區間，55%的概率

m = 1;

}else if(n5 < 95){//[55,95)，40個數字的區間，40%的概率

m = 2;

}else{

m = 3;

}

由於每一個數字的概率都是1%，則任意55個數字的區間的概率就是55%，爲了代碼方便書寫，這裏使用[0,55)區間的全部整數，後續的原理同樣。

固然，這裏的代碼能夠簡化，由於概率都是5%的倍數，因此只要以5%爲基礎來控制概率便可，下面是簡化的代碼實現：

         int n6 = r.nextInt(20);

              int m1;

              if(n6 < 11){

                       m1 = 1;

              }else if(n6 < 19){

                       m1= 2;

              }else{

                       m1 = 3;

              }

     在程序內部，概率的邏輯就能夠按照上面的說明進行實現。

四、其它問題

a、相同種子數Random對象問題

前面介紹過，相同種子數的Random對象，相同次數生成的隨機數字是徹底相同的，下面是測試的代碼：

                            Random r1 = new Random(10);

                            Random r2 = new Random(10);

                            for(int i = 0;i < 2;i++){

                                     System.out.println(r1.nextInt());

                                     System.out.println(r2.nextInt());

                            }

在該代碼中，對象r1和r2使用的種子數都是10，則這兩個對象相同次數生成的隨機數是徹底相同的。

若是想避免出現隨機數字相同的狀況，則須要注意，不管項目中須要生成多少個隨機數字，都只使用一個Random對象便可。

b、關於Math類中的random方法

其實在Math類中也有一個random方法，該random方法的工做是生成一個[0,1.0)區間的隨機小數。

經過閱讀Math類的源代碼能夠發現，Math類中的random方法就是直接調用Random類中的nextDouble方法實現的。

只是random方法的調用比較簡單，因此不少程序員都習慣使用Math類的random方法來生成隨機數字。