JAVA基础:随机整数的生成
关键字:JAVA 基础 随机 整数 生成使用 Java 2SDK基础类库产生随机数的方法很多。但是如果你跟不上这些类库的更新脚步,你有可能正在使用的是一种低效的随机数生成机制,更糟糕的是:你有可能得到的不是均匀分布的随机数。本文将向你展示一种较为可靠的随机数
关键字:JAVA 基础 随机 整数 生成使用
Java 2 SDK基础类库产生随机数的方法很多。但是如果你跟不上这些类库的更新脚步,你有可能正在使用的是一种低效的随机数生成机制,更糟糕的是:你有可能得到的不是均匀分布的随机数。本文将向你展示一种较为可靠的随机数生成方法,同时与其他方法进行比较。
自从JDK最初版本发布起,我们就可以使用
java.util.Random类产生随机数了。在JDK1.2中,Random类有了一个名为nextInt()的方法:
public int nextInt(int n)
给定一个参数n,nextInt(n)将返回一个大于等于0小于n的随机数,即:0 <= nextInt(n) < n。
你所要做的就是先声明一个Random的对象,在调用其nextInt(n)函数以返回随机值。
这里有个示例,下面的代码段将生成很多随机数并输出它们的平均值:
int count = 1000000;
int range = Integer.MAX_VALUE / 3 * 2;
double sum = 0;
Random rand = new Random();
for (int i=0; i<count; i++) {
sum += rand.nextInt(range);
}
System.out.println(sum/count);
执行了1000000次循环之后,得到的平均值基本上就处于随机数范围的中点(midpoint)。
到目前为止,事情还并不复杂,但是我们会问为什么要使用nextInt(n)?考虑一下的随机数生成方法:
(1)使用老的方法nextInt(),没有制定数值范围
(2)用Math.abs()静态函数得到(1)中产生值的绝对值
(3)对(2)的结果进行取模运算(%),得到期望范围类的值
我们说nextInt(n)要比上述方法更好,为什么呢?参考以下的代码段:
sum = 0;
for (int i=0; i<count; i++) {
sum += Math.abs(rand.nextInt()) % range;
}
System.out.println(sum/count);
不难发现,每次循环都多出了几步运算。事实上,这种随机数生成的方法存在着以下三个问题:
首先,nextInt()返回的值是趋于均匀分布在Integer.
MIN_VALUE 和 Integer.MAX_VALUE之间的。如果你取Integer.MIN_VALUE的绝对值,得到的仍然不是一个正数。事实上,Math.abs(Integer.MIN_VALUE)等于Integer.MIN_VALUE。因此,存在着这样一种情况(虽然很少见):rand.nextInt()=Integer.MIN_VALUE,经过取绝对值Math.abs(rand.nextInt())之后,得到是一个负数。这种几率为 1/(2^31),在我们的
测试中不太可能发生——循环次数只有1000000次。
其次,当你对nextInt()取模时,你使结果的随机性大打折扣。随机数中较小的值出现的几率更大一些。这就是众所周知的伪随机数生成,因此我们不是用取模的方法。
原文转自:http://www.ltesting.net