JAVA教程之JAVA认证培训指点：随机整数的天生

仓酷云

先谈谈我对java的一些认识。我选择java，是因为他语法简单，功能强大，从web，到桌面，到嵌入式，无所不能。但当我进一步了解了java后，感叹，java原来也有许多缺点。随机　　利用Java2SDK基本类库发生随机数的办法良多。可是假如你跟不上这些类库的更新脚步，你有大概正在利用的是一种低效的随机数天生机制，更糟的是：你有大概失掉的不是匀称散布的随机数。本文将向你展现一种较为牢靠的随机数天生办法，同时与其他办法举行对照。
　　自从JDK最后版本公布起，我们就能够利用java.util.Random类发生随机数了。在JDK1.2中，Random类有了一个名为nextInt()的办法：
　　publicintnextInt(intn)
　　给定一个参数n，nextInt(n)将前往一个年夜于即是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，在挪用其nextInt(n)函数以前往随机值。
　　这里有个示例，上面的代码段将天生良多随机数并输入它们的均匀值：
<P>　　intcount=1000000;
　　intrange=Integer.MAX_VALUE/3*2;
　　doublesum=0;
　　Randomrand=newRandom();
　　for(inti=0;i
　　sum+=rand.nextInt(range);
　　}
　　System.out.println(sum/count);
　　实行了1000000次轮回以后，失掉的均匀值基础上就处于随机数局限的中点(midpoint)。
　　到今朝为止，事变还其实不庞大，可是我们会问为何要利用nextInt(n)?思索一下的随机数天生办法：
　　(1)利用老的办法nextInt()，没有制订数值局限
　　(2)用Math.abs()静态函数失掉(1)中发生值的相对值
　　(3)对(2)的了局举行取模运算(%)，失掉希冀局限类的值
　　我们说nextInt(n)要比上述办法更好，为何呢?参考以下的代码段：
<P>　　sum=0;
　　for(inti=0;i
　　sum+=Math.abs(rand.nextInt())%range;
　　}
　　System.out.println(sum/count);
　　不难发明，每次轮回都多出了几步运算。现实上，这类随机数天生的办法存在着以下三个成绩：
　　起首，nextInt()前往的值是趋于匀称散布在Integer.MIN_VALUE和Integer.MAX_VALUE之间的。假如你取Integer.MIN_VALUE的相对值，失掉的仍旧不是一个负数。现实上，Math.abs(Integer.MIN_VALUE)即是Integer.MIN_VALUE。因而，存在着如许一种情形(固然很少见)：rand.nextInt()=Integer.MIN_VALUE，经由取相对值Math.abs(rand.nextInt())以后，失掉是一个正数。这类概率为1/(2^31)，在我们的测试中不太大概产生――轮回次数只要1000000次。
　　其次，当你对nextInt()取模时，你使了局的随机性年夜打扣头。随机数中较小的值呈现的概率更年夜一些。这就是尽人皆知的伪随机数天生，因而我们不是用取模的办法。
　　最初，也多是最糟的：随机数不是匀称散布。假如你实行了上述的两段代码，第一段代码的了局将会年夜于715,000,000，思索到数值局限的中点(midpoint)是715,827,882，以是这是一个能够承受的了局。但是，你会受惊的发明第二段代码失掉的均匀值一定不会凌驾600,000,000。
　　为什么第二段代码的了局会云云的偏向?纠其实质，成绩出在数值散布的不匀称。当你举行取模运算时，你将过年夜的数转换成了较小的。这使得较小的数更简单发生。
　　利用nextInt(range)将会办理上述的三个成绩。
　　另有一种随机数天生办法――利用Math.random()。这个办法的效果怎样?
<P>　　sum=0;
　　for(inti=0;i
　　sum+=(int)(Math.random()*range);
　　}
　　System.out.println(sum/count);
　　很好，利用random()不会碰着nextInt()的贫苦。你不会失掉正数前往值，没有利用取模运算，值散布也是匀称的。另有甚么成绩吗?你有无思索到Math.random()利用了浮点运算，而nextInt()和nextInt(range)只要整数操纵?Math.random()大概会慢上四倍。再加上从浮点到整数的范例转换，全部运算将会更慢。
　　好了，经由一番对照，我们发明利用nextInt(range)天生随机数更加无效，由于它制止了其他办法的各种坏处。
　　最初再给出一段代码，经由过程测试能够对照本文提到的几种随机数天生办法。
<P>　　importjava.util.*;
　　importjava.text.*;
　　publicclassRandomTest{
　　publicstaticvoidmain(Stringargs[]){
　　NumberFormatnf=NumberFormat.getInstance();
　　intcount=1000000;
　　intrange=Integer.MAX_VALUE/3*2;
　　System.out.println("Midpoint:"+nf.format(range/2));
　　doublesum=0;
　　Randomrand=newRandom();
　　for(inti=0;i
　　sum+=rand.nextInt(range);
　　}
　　System.out.println("Good:"+nf.format(sum/count));
　　sum=0;
　　for(inti=0;i
　　sum+=Math.abs(rand.nextInt())%range;
　　}
　　System.out.println("Bad:"+nf.format(sum/count));
　　sum=0;
　　for(inti=0;i
　　sum+=(int)(Math.random()*range);
　　}
　　System.out.println("Longer:"+nf.format(sum/count));
　　}
　　}

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