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实例解析常用的java随机数生成办法

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一，在技术开发中应用很广泛，因为有时我们需要随机生成一个固定长度的数字、字符串亦或者是需要随机生成一个不定长度的数字、或者进行一个模拟的随机选择等。Java就为我们提供了最基本的工具，可以帮助开发者生成不同条件下需要的随机数。java中产生随机数和c的差不多，一般有两种随机数，一个是Math中random()方法，一个是Random类。不过不管是c还是java，要产生随机数都需要设置随机数种子，如果设置的是一样的话，每次获得的随机数是一样的。下面来汇总一下常见的不同类型的java随机数是如何生成的。



java产生随机数的基本方法

方法一：在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以100，他就是个100以内的随机，这个在j2me中没有。


(数据类型)(最小值+Math.random()*(最大值-最小值+1))

例1:从1到10的int型随数

(int)(1+Math.random()*(10-1+1))


例2：

随机生成0~100中的其中一个数

在上面我们已经知道了Math.random()返回的只是从0到1之间的小数，如果要50到100，就先放大50倍，即0到50之间，这里还是小数，如果要整数，就强制转换int，然后再加上50即为50~100。


最终代码：

(int)(Math.random()*50) + 50


方法二：在java.util这个包里面提供了一个Random的类，我们可以新建一个Random的对象来产生随机数，他可以产生随机整数、随机float、随机double，随机long，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。

Random random = new Random();//默认构造方法

Random random = new Random(1000);//指定种子数字

在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。


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。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。


例：获取[0, 100)之间的int整数。

int i2 = random.nextInt(100);

Random 的函数接口：

// 构造函数(一)： 创建一个新的随机数生成器。 
 
Random() 
// 构造函数(二)： 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器： public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态。
Random(long seed) 
 
boolean nextBoolean()     // 返回下一个“boolean类型”伪随机数。 
void  nextBytes(byte[] buf) // 生成随机字节并将其置于字节数组buf中。 
double nextDouble()     // 返回一个“[0.0, 1.0) 之间的double类型”的随机数。 
float  nextFloat()      // 返回一个“[0.0, 1.0) 之间的float类型”的随机数。 
int   nextInt()       // 返回下一个“int类型”随机数。 
int   nextInt(int n)    // 返回一个“[0, n) 之间的int类型”的随机数。 
long  nextLong()      // 返回下一个“long类型”随机数。 
  
synchronized double nextGaussian()  // 返回下一个“double类型”的随机数，它是呈高斯（“正常地”）分布的 double 值，其平均值是 0.0，标准偏差是 1.0。 
synchronized void setSeed(long seed) // 使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。

Random类中的常用方法：

Random 类中的方法比较简单，每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是，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是均等的。下面对这些方法做一下基本的介绍：


a 、public boolean nextBoolean()
该方法的作用是生成一个随机的boolean值，生成true和false的值几率相等，也就是都是50%的几率。


b 、public double nextDouble()
该方法的作用是生成一个随机的double值，数值介于[0,1.0)之间，这里中括号代表包含区间端点，小括号代表不包含区间端点，也就是0到1之间的随机小数，包含0而不包含1.0。


c 、public int nextInt()
该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于int的区间，也就是-2的31次方到2的31次方-1之间。
如果需要生成指定区间的int值，则需要进行一定的数学变换，具体可以参看下面的使用示例中的代码。


d 、public int nextInt(int n)
该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。
如果想生成指定区间的int值，也需要进行一定的数学变换，具体可以参看下面的使用示例中的代码。


e 、public void setSeed(long seed)
该方法的作用是重新设置Random对象中的种子数。设置完种子数以后的Random对象和相同种子数使用new关键字创建出的Random对象相同。



3 、Random类使用示例
使用Random类，一般是生成指定区间的随机数字，下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成：
Random r = new Random();
a 、生成[0,1.0)区间的小数
 double d1 = r.nextDouble();


直接使用nextDouble方法获得。
b、生成[0,5.0)区间的小数
double d2 = r.nextDouble() * 5;
因为nextDouble方法生成的数字区间是[0,1.0)，将该区间扩大5倍即是要求的区间。
同理，生成[0,d)区间的随机小数，d为任意正的小数，则只需要将nextDouble方法的返回值乘以d即可。


c、生成[1,2.5)区间的小数  [n1，n2]
double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;【也就是 r.nextDouble() * (n2-n1)+n1】
生成[1,2.5)区间的随机小数，则只需要首先生成[0,1.5)区间的随机数字，然后将生成的随机数区间加1即可。
同理，生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0)，则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字，然后将生成的随机数字区间加上d1即可。

d、生成任意整数
int n1 = r.nextInt();
直接使用nextInt方法即可。

e、生成[0,10)区间的整数
int n2 = r.nextInt(10);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);
以上两行代码均可生成[0,10)区间的整数。

第一种实现使用Random类中的nextInt(int n)方法直接实现。
第二种实现中，首先调用nextInt()方法生成一个任意的int数字，该数字和10取余以后生成的数字区间为(-10,10)，因为按照数学上的规定余数的绝对值小于除数，然后再对该区间求绝对值，则得到的区间就是[0,10)了。
同理，生成任意[0,n)区间的随机整数，都可以使用如下代码：
int n2 = r.nextInt(n);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % n);

f、生成[0,10]区间的整数
int n3 = r.nextInt(11);
n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);
相对于整数区间，[0,10]区间和[0,11)区间等价，所以即生成[0,11)区间的整数。

g、生成[-3,15)区间的整数
int n4 = r.nextInt(18) - 3;   【也就是 r.nextInt() * (n2-n1)+n1】 n1是个负数
n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;    
生成非从0开始区间的随机整数，可以参看上面非从0开始的小数区间实现原理的说明。

方法三：通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。

通过System.currentTimeMillis()来获取随机数。实际上是获取当前时间毫秒数，它是long类型。使用方法如下：

final long l = System.currentTimeMillis();


若要获取int类型的整数，只需要将上面的结果转行成int类型即可。比如，获取[0, 100)之间的int整数。方法如下：

final long l = System.currentTimeMillis();
final int i = (int)( l % 100 );

实例学习：

下面通过示例演示上面3种获取随机数的使用方法。 源码如下(RandomTest.java)：

import java.util.Random;
import java.lang.Math;
 
/**
 * java 的随机数测试程序。共3种获取随机数的方法：
 *  (01)、通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。
 *  (02)、通过Math.random()返回一个0到1之间的double值。
 *  (03)、通过Random类来产生一个随机数，这个是专业的Random工具类，功能强大。
 *
 * @author skywang
 * @email [email protected]
 */
public class RandomTest{
 
  public static void main(String args[]){
 
    // 通过System的currentTimeMillis()返回随机数
    testSystemTimeMillis();
 
    // 通过Math的random()返回随机数
    testMathRandom();
 
    // 新建“种子为1000”的Random对象，并通过该种子去测试Random的API
    testRandomAPIs(new Random(1000), " 1st Random(1000)");
    testRandomAPIs(new Random(1000), " 2nd Random(1000)");
    // 新建“默认种子”的Random对象，并通过该种子去测试Random的API
    testRandomAPIs(new Random(), " 1st Random()");
    testRandomAPIs(new Random(), " 2nd Random()");
  }
 
  /**
   * 返回随机数-01：测试System的currentTimeMillis()
   */
  private static void testSystemTimeMillis() {
    // 通过
    final long l = System.currentTimeMillis();
    // 通过l获取一个[0, 100)之间的整数
    final int i = (int)( l % 100 );
 
    System.out.printf("\n---- System.currentTimeMillis() ----\n l=%s i=%s\n", l, i);
  }
 
  /**
   * 返回随机数-02：测试Math的random()
   */
  private static void testMathRandom() {
    // 通过Math的random()函数返回一个double类型随机数，范围[0.0, 1.0)
    final double d = Math.random();
    // 通过d获取一个[0, 100)之间的整数
    final int i = (int)(d*100);
 
    System.out.printf("\n---- Math.random() ----\n d=%s i=%s\n", d, i);
  }
 
 
  /**
   * 返回随机数-03：测试Random的API
   */
  private 
                       
                    
                    
 
                      





鲜花




握手




雷人




路过




鸡蛋







 
                    

                    
                     
                    
                    
 
                    
                  
                   
                  
                   
                  
                
                 
                
                
                
                 
                 
                

  
 
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