java中random的几个方法的使用Math.random()和random().
random
java中我们有时候也需要使用使用random来产生随机数,下面我来简单的介绍下java中random的使用方法
第一种:Math.random()
public static double random()
- 返回带正号的
double
值,该值大于等于0.0
且小于1.0
。返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布。第一次调用该方法时,它将创建一个新的伪随机数生成器,与以下表达式完全相同
new java.util.Random
之后,新的伪随机数生成器可用于此方法的所有调用,但不能用于其他地方。
此方法是完全同步的,可允许多个线程使用而不出现错误。但是,如果许多线程需要以极高的速率生成伪随机数,那么这可能会减少每个线程对拥有自己伪随机数生成器的争用。
返回:
大于等于
0.0
且小于1.0
的伪随机double
值。 -
public class RandomDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建一个Math.random()的对象
double random = Math.random();
//输出的值是[0.0-1.0)之间的随机数
System.out.println(random);
/*
* 输出的结果
* 第一次:0.8302600019925631
* 第二次:0.27576570444589144
* ...
* */
}
}
第二种:random()
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。
Random 有一个特点是:
相同种子数的Random对象,对应相同次数生成的随机数字是完全相同的
public class RandomDemo {
public static void main(String[] args) {
Random random1 = new Random(20);//这个20代表种子数 创建一个新的随机数生成器
Random random2 = new Random(20);
//用for循环输出随机次数
for (int i = 0; i < 20; i++) {
//打印20次随机生成的数字
System.out.print("random1=" + random1.nextInt(20) + ",");
}
System.out.println(); for (int j = 0; j < 20; j++) {
System.out.print("random2=" + random2.nextInt(20) + ",");
}
}
/*
* 输出的结果
* random1=13,random1=16,random1=1,random1=1,random1=5,random1=15,random1=13,
* random1=15,random1=13,random1=8,
* random1=6,random1=2,random1=5,random1=10,
* random1=8,random1=16,random1=4,random1=8,random1=17,random1=6,
* random2=13,random2=16,random2=1,random2=1,random2=5,random2=15,random2=13,
* random2=15,random2=13,random2=8,
* random2=6,random2=2,random2=5,random2=10,
* random2=8,random2=16,random2=4,random2=8,random2=17,random2=6,
* 可以看出来输出的结果完全相同。
*/
}
无种子数random随机树
//没有提前给定种子数
Random random3 = new Random();
for(int x=0;x<20;x++){
System.out.print("random3="+random3.nextInt(20)+",");
}
/*
* 结果为
* random3=0,random3=9,random3=17,random3=1,random3=8,random3=3,random3=1,random3=9,
* random3=18,random3=13,random3=8,random3=14,random3=14,random3=4,random3=6,random3=5,random3=4,random3=15,random3=5,random3=19,
* 每次输出的结果都不相同
* */
下面给大家带来一些java随机数的源代码
1,
nextLong
public 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。nextLong
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个long
值。Random
类按如下方式实现nextLong
方法:public long nextLong() {
return ((long)next(32) << 32) + next(32);
}因为
Random
类使用只以 48 位表示的种子,所以此算法不会返回所有可能的long
值。 -
-
- 返回:
- 下一个伪随机数,它是此随机数生成器序列中均匀分布的
long
值。
2,
nextBoolean
public 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。nextBoolean
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个boolean
值。值true
和false
的生成概率(大致)相同。Random
类按如下方式实现nextBoolean
方法:public boolean nextBoolean() {
return next(1) != 0;
} -
-
- 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
boolean
值。
3,
nextFloat
public 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
之间均匀分布的float
值。nextFloat
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个从0.0f
(包括)到1.0f
(包括)范围内均匀选择(大致)的float
值。所有可能的 224 个float
值(其形式为 m x 2-24,其中 m 是一个小于 224 的正整数)的生成概率(大致)相同。Random
类按如下方式实现nextFloat
方法:public float nextFloat() {
return next(24) / ((float)(1 << 24));
}前面的描述中使用了不确定的词“大致”,因为 next 方法只是一个大致上独立选择位的无偏源。如果它是一个随机选择位的最佳来源,那么给出的算法应该从规定范围完全一致地选择
float
值。[在 Java 的早期版本中,结果被错误地计算为:
return next(30) / ((float)(1 << 30));
这可能看似等效(如果不是更好的话),但实际上由于浮点数舍入中的偏差,它会导致轻微的不均匀性:有效数的低位更可能是 0 而不是 1。]
-
-
- 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float
值
4,
nextDouble
public 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。nextDouble
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个从0.0d
(包括)到1.0d
(不包括)范围内均匀选择(大致)的double
值。Random
类按如下方式实现nextDouble
方法:public double nextDouble() {
return (((long)next(26) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}前面的描述中使用了不确定的词“大致”,因为
next
方法只是一个大致上独立选择位的无偏源。如果它是一个随机选择位的最佳源,那么给出的算法应该从规定范围完全一致地选择double
值。[在 Java 的早期版本中,结果被错误地计算为:
return (((long)next(27) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 54);这可能看似等效(如果不是更好的话),但实际上由于浮点数舍入中的偏差,它会引入较大的不均匀性:有效数的低位出现 0 的可能性是 1 的三倍!这种不均匀性在实践中可能没什么关系,但我们总是力求完美。]
-
-
- 返回:
- 下一个伪随机数,它是此随机数生成器序列中
0.0
和1.0
之间均匀分布的double
值
5,
nextGaussian
public 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
。nextGaussian
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个double
值,该值从(大致)具有平均值0.0
和标准差1.0
的标准正态分布中选择。Random
类按以下这种线程安全的方式实现nextGaussian
方法:private double nextNextGaussian;
private boolean haveNextNextGaussian = false; public double nextGaussian() {
if (haveNextNextGaussian) {
haveNextNextGaussian = false;
return nextNextGaussian;
} else {
double v1, v2, s;
do {
v1 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1.0 and 1.0
v2 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1.0 and 1.0
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s >= 1 || s == 0);
double multiplier = StrictMath.sqrt(-2 * StrictMath.log(s)/s);
nextNextGaussian = v2 * multiplier;
haveNextNextGaussian = true;
return v1 * multiplier;
}
}这使用了 G. E. P. Box、M. E. Muller 和 G. Marsaglia 的极坐标法 (polar method),该方法在 Donald E. Knuth 的 The Art of Computer Programming, Volume 3:Seminumerical Algorithms 的第 3.4.1 节,小节 C,算法 P 中进行了描述。注意,它只需调用一次
StrictMath.log
和调用一次StrictMath.sqrt
> 就可以生成两个独立的值。 -
-
- 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
。
6,
nextInt
public 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 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的
int
值。nextInt
的常规协定是,伪随机地生成并返回指定范围中的一个int
值。所有可能的 n 个int
值的生成概率(大致)相同。Random
类按如下方式实现nextInt(int n)
方法:public int nextInt(int n) {
if (n<=0)
throw new IllegalArgumentException("n must be positive"); if ((n & -n) == n) // i.e., n is a power of 2
return (int)((n * (long)next(31)) >> 31); int bits, val;
do {
bits = next(31);
val = bits % n;
} while(bits - val + (n-1) < 0);
return val;
}前面的描述中使用了不确定的词“大致”,因为 next 方法只是一个大致上独自选择位的无偏源。如果它是一个随机选择位的最佳源,那么给出的算法应该从规定范围完全一致地选择
int
值。该算法稍微有些复杂。它拒绝那些会导致不均匀分布的值(由于 2^31 无法被 n 整除)。某个值被拒绝的概率取决于 n。最坏的情况是 n=2^30+1,拒绝的概率是 1/2,循环终止前的预计迭代次数是 2。
该算法特别对待 n 是 2 的次幂的情况:它从底层伪随机数生成器中返回正确的高位数。在不是特殊处理的情况中,将返回正确的低 位数。众所周知,线性同余伪随机数生成器(比如此类所实现的)在其低位的值序列中周期较短。因此,如果 n 是 2 的次幂(幂值较小),则这种特殊情况将大大增加此方法的后续调用所返回的值序列长度。
-
-
- 参数:
n
- 要返回的随机数的范围。必须为正数。- 返回:
- 下一个伪随机数,在此随机数生成器序列中
0
(包括)和n
(不包括)之间均匀分布的int
值。 - 抛出:
IllegalArgumentException
- 如果 n 不是正数
7,
nextInt
public 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。nextInt
的常规协定是,伪随机地生成并返回一个int
值。所有 232 个可能int
值的生成概率(大致)相同。Random
类按如下方式实现nextInt
方法:public int nextInt() {
return next(32);
} -
-
- 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。
8,
nextBytes
public void nextBytes(byte[] bytes)
- 生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。所生成的随机字节数等于该 byte 数组的长度。
Random
类按如下方式实现nextBytes
方法:public void nextBytes(byte[] bytes) {
for (int i = 0; i < bytes.length; )
for (int rnd = nextInt(), n = Math.min(bytes.length - i, 4);
n-- > 0; rnd >>= 8)
bytes[i++] = (byte)rnd;
} -
-
- 参数:
bytes
- 用随机字节填充的 byte 数组- 抛出:
NullPointerException
- 如果 byte 数组为 null
9,
next
protected int next(int bits)
- 生成下一个伪随机数。当被所有其他方法使用时,子类应该重写此方法。
next
的常规协定是,返回一个int
值,如果参数bits
位处于1
和32
(包括)之间,那么返回值的多数低位都将(大致)是单独选择的位值,每个位值是0
或1
的机会(大致)相等。通过将种子自动更新为(seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1)
并返回
(int)(seed >>> (48 - bits))
,Random
类可实现next
方法。这是一个线性同余伪随机数生成器,由 D. H. Lehmer 定义,Donald E. Knuth 在 The Art of Computer Programming, Volume 3: Seminumerical Algorithms 的第 3.2.1 节中进行了描述。
-
-
- 参数:
bits
- 随机位。- 返回:
- 随机数生成器序列的下一个伪随机值。
希望有对java随机数有深入了解的朋友可以给我讲解讲解!
(个人观点,错误的地方请谅解)
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